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告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
Token需求狂飙千倍，22亿热钱涌向这家AGI Infra头号玩家
在AI基础设施成风口的背景下，国内AGI Infra头部玩家无问芯穹获超7亿融资，其Token调用量爆发式增长。随着AI产业进入Agent阶段，传统架构难适配新需求，无问芯穹以中立定位成Token经济枢纽。
YC点名创业方向：AI欺诈猎手，可能干掉整个反欺诈行业！
2026年春，YC发布的RFC清单中，‘政府欺诈猎手基础设施’引发关注。传统反欺诈存在‘非对称竞争’，而智能体技术为防守方带来翻盘机会。构建AI原生业务模型，可让防守方获结构性优势，但要解决安全与合规问题。
“代码 + 编译器”要消失了？马斯克在 xAI 全员会上放话：到今年年底，AI 或将直接生成二进制
xAI 近期出现离职潮，马斯克公开全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题，还预测到 2026 年底 AI 或直接生成二进制，跳过编程。此外介绍了 xAI 新架构及各团队进展，强调基础设施重要性，甚至提及将算力扩展到月球。
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。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
Agent 如何用搜索？这家最懂 AI 搜索的团队，把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同，人类搜索是静态检索，AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商，分享了为Agent提供搜索服务的经验，包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
从 Copilot 到 通用 Agent ： 阿里在 AI Coding 上的应用和挑战
阿里巴巴代码平台负责人向邦宇在 QCon 大会分享阿里智能研发大模型应用与挑战。介绍探索成果，如代码补全、审查等功能；指出面临用户需求理解、领域知识整合等难题；还提及技术进步带来新机遇，促使从 Copilot 向 Agent 转变。
腾讯Omega：下一代“AI BI”的答案？
本文介绍腾讯 Omega，它是为解决传统 BI 和 ChatBI 问题而设计的数据分析产品。Omega 能理解业务问题，生成完整 Dashboard，确保数据流动、安全和稳定，还支持人机协作，提供审美基础设施，性价比高，有完善运行时和监控推送等功能。
人手一个数据库，Kimi背后这套AI基建到底有多能扛？
Kimi K2.6的Agent模式可帮用户搭建全套齐备的网站，但工程算力挑战大。传统数据库难以承接其需求，Kimi后端选TiDB Cloud，做了三个关键决策。这不是孤立事件，反映行业趋势，TiDB还为Agent补齐运行时基础设施。