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微信、清华连续自回归模型CALM，新范式实现从「离散词元」到「连续向量」转变
腾讯微信 AI 联合清华提出连续自回归语言模型 CALM，它将语言建模为连续向量而非离散词元，显著改善性能与计算成本权衡，解决了 LLM 效率瓶颈，虽面临技术挑战但实验效果佳，还指明未来研究方向。
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。
AI编程上瘾指南，一天不用浑身难受
本文是腾讯程序员近2个月AI编程经验总结。介绍了AI编程战略价值、研发范式转变，以CodeBuddy为核心的编程方法，AI×SDLC方法论，通过三大场景实践展示其应用，并分析边界局限，最后强调组织人才发展重要性。
阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
Harness Engineering：AI 能在真正"出事会炸"的后端系统里写代码吗？
文章围绕AI能否在后端系统写代码展开，以腾讯CDN LEGO项目为例，介绍了项目背景与挑战，通过nonstop项目探测AI编码能力，分析AI Coding易翻车的问题及根因，构建Harness Engineering架构并实践，最终效率提升20%。
大模型推理也能“智能调度”：让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026
生成式奖励模型（GRM）推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架，将模型不确定性定义为调度信号，按需推理。文章从多维度解读该框架，并展示实验评估结果。
让大模型上车：理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型
长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路，在相同延迟下降低端侧模型困惑度，压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律，打造硬件感知建模框架，找到精度与延迟最优解。
30人团队震撼英伟达！Jim Fan自曝三个教训，重押世界模型
英伟达Jim Fan带队创立GEAR实验室，30人团队产出惊人，涵盖机器人学习完整技术栈。团队有GR00T基础模型等成果，Jim Fan还分享三个教训，重注视频世界模型，提出仿真世界三阶段，指出物理AI未来是新基础设施。
AI+ Kuikly：7.5小时落地三端「多模态聊天 App」实战
腾讯开源的高性能跨端框架 Kuikly，搭配 AI 开发，仅用 7.5 小时交付一套支持 Android、iOS、鸿蒙三端的 AI 聊天 App。介绍了开发过程，包括环境准备、需求分析、编码实现、集成自测、迭代优化和验收复盘，展示了“AI + Kuikly”的高效。