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吴恩达深夜发文：GenAI 时代应用工程师的必备能力清单
吴恩达发文剖析GenAI应用工程师这一新兴职业。指出其技能要求与传统软件工程师不同，强调掌握多种AI积木块、利用AI辅助编程工具的重要性，还提及产品技能是加分项，并给出面试关键问题。
最强开源搜索再升级，研究、预测能力实测超惊艳!
MiroMind团队发布新一代模型MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，定位为重型推理智能体。其研究能力强、推理可靠，还能生成网页报告。新版本升级显著，靠两项关键技术实现有效交互，且预测案例表现出色。
Uno Platform 6.6 发布：Android 启动性能最高提升 61%
Uno Platform 6.6发布，在五平台引入原生AOT发布、可选Vulkan渲染后端等。聚焦运行时性能，提升多平台启动速度，还简化XAML编写，增强AI辅助、无障碍及多语言支持等。
不再“纸上谈兵”：大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇，探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验，如选模型考量因素、AI Agent 创新等，还提及 MCP 应用与未来展望。
AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
无需训练，如何提升黑箱VLM？CARPRT用「类别感知」给出答案
近年来，视觉 - 语言模型（VLMs）改变图像理解范式，但零样本分类性能对 Prompt 敏感。墨尔本大学 TMLR 小组提出 CARPRT 方案，以“无训练、黑箱适配、类别专属权重”解决提示词语义适配不足问题，已被 ICLR 2026 接收。
重塑AI记忆边界：MemOS开源！时序推理较OpenAI提升159%
近日，记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构，实现AI记忆结构化管理，性能超OpenAI等方案，未来将成立社区、推进应用及持续迭代。
Karpathy自称患上AI精神病！能力没有上限，一切都是Skill问题
Karpathy在播客中称自己患AI精神病，日常工作多依赖智能体。他认为智能体能力无上限，瓶颈在使用者技能。还探讨软件变革、自动化研究、模型分化等，对就业、开源等也给出看法。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。