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小扎高薪挖来的人又跳回OpenAI了！首席科学家赵晟佳也要回去

扎克伯格高薪挖人组建Meta超级智能实验室，对标OpenAI和Google DeepMind。但刚挖来的人有回流，老员工也出走，涵盖多岗位。重组致管理混乱，华尔街质疑720亿美元AI投资回报。

吴恩达与LangChain联合创始人Harrison Chase深度对话，点明构建Agent系统关键要点，如关注系统‘Agentic’、解决构建核心挑战、模块化构建等，还提及被低估领域、MCP问题及AI创业制胜之道。

一位南京创业者致信市委领导，指出南京虽有顶尖科教资源，却成“人才中转站”，毕业生和创业者外流严重。分析原因是发展路径偏差、政策执行打折等，还对比了杭州和合肥，最后提出发展期盼。

Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。

这篇文章围绕企业级 AI 落地困境展开，讲述一家制造企业六个 AI Agent 项目多数停留在试点的现象。介绍了「2026 奇点智能产品大会」上，白鸦、张帆等嘉宾从不同角度探讨企业 AI 从‘能用’到‘好用’、从‘辅助’到‘决策’的方法。

北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。

AI 视频工具圈存在模型强但使用方式单一、信息孤岛和提示词‘玄学化’问题。`seedance - 2.0` 仓库搭建‘操作系统’，将‘提示词’升级为可审计制作流程，还给出各岗位产出表和使用方式。

本文从 Serverless 面临的挑战出发，介绍 Cube 系统设计，包括分布式调度、资源池化等。还探讨其在 Agent 场景应用，如极速代码执行、高并发 Agentic RL 等，最后展望向行业开源，助力 Agent Infra 发展。

微软研究团队提出实用方案，用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务，采用SFT和RL策略打造子智能体，经测试效果良好，节省Token消耗。

文章指出本轮 AI 革命与前几次不同，虽资本大量涌入，但新需求少，多是降本和耗电。分析了其经济影响，如通缩压力、鲍莫尔病反转、K 型分化等，还给出个人发展建议。