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ICML 2026｜让AI自动发现前沿风险：创智×复旦×牛津发布AutoControl-Arena
当AI智能体走向真实应用，前沿风险藏于复杂长尾场景，难以靠人工覆盖。创智、复旦、牛津联合发布AutoControl Arena框架，自动合成可执行测试环境，还构建X - BENCH验证，已在GitHub开源。
杀死“流水线”： ColaOS（ListenHub）如何构建 AI 时代的液态超级团队 | QCon
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI等前沿话题。ColaOS联合创始人徐文健将分享《杀死“流水线”》，复盘ListenHub“任务酒馆”模式，揭示让组织具“液态”创新能力的逻辑。
拆解AI短剧流水线：4道技术关卡，和一个反直觉的赚钱真相
文章拆解AI短剧流水线，介绍其要解决的核心问题，用框架分析四道收敛闸门，提及主流工具组合，还算了成本账，指出产能涨但公司巨亏，赚钱关键从制作转向投流。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
阿里千问落地谷歌UCP+A2UI，中国率先进入AI办事时代
谷歌联合零售巨头发布UCP和A2UI协议，试图定义智能体商务全球标准。而阿里千问App上线千问任务助理1.0，打通淘宝、支付宝等核心业务，接入多项生活与政务服务，快速落地应用，让中国进入AI办事时代。
同一个模型，换套框架成绩差27%：SWE-bench分数到底谁说了算？
编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。
大学无用？奥特曼辍学当了CEO，但名校生撑起了整个OpenAI！
OpenAI首席执行官奥特曼辍学创业，他认为大学对多数人没效果。但OpenAI员工母校排行显示，斯坦福、伯克利、MIT等名校毕业生云集。AI人才竞争激烈，学历虽非关键，但人才是AI行业真正护城河。
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。
VDC+VBench双榜第一！强化学习打磨的国产视频大模型，超越Sora、Pika
复旦大学等机构将强化学习引入视频生成领域。提出的Cockatiel方法在VDC榜单夺冠，IPO方法在VBench登顶，超越Sora、Pika等模型，优化后视频生成效果在多方面显著提升。
如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在 AI 训练中表现。在满足 GPU 利用率阈值下，能支撑更多 GPU 的存储系统扩展性与稳定性更强，还需关注资源利用率。以太网存储方案灵活且成本效益高。