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代码生成越来越快，软件交付真正的瓶颈转向了哪里？
本文整理了2026云栖大会AI Native研发实践论坛的嘉宾分享，围绕代码生成提速后软件交付的新瓶颈问题，展示了阿里各业务线与学界的最新实践，探讨AI Native研发新方向。
搞来流量放哪里好？必看！
本文由十年SEO实战派白杨SEO创作，针对流量成交率低的痛点，讲解不同业务的流量承接阵地选择，分析各阵地优劣势，结合AI时代新变化给出实战建议，助力提升流量转化。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
92% 工程师都在用 AI 后，Uber 开始给 AI “限额”了
Uber的‘零增长技术栈’解耦容量与业务需求，优化Go运行时性能。还将生成式AI集成开发，92%工程师在用，但成本压力大。为此，Uber限额每位开发者，审查代码效果，完善评估指标。
换个地面/身体，机器人策略就失灵？让扩散策略读懂「动力学」| ICML'26
扩散策略成机器人控制热门路线，但真实世界动力学多变，策略易失灵。UC Berkeley等联合提出DADP，训练统一策略，在零样本跨域控制任务表现强，尤其在OOD场景优势明显，还给出工程补充结果。
天天追货源，月月看涨价——存储芯片从业者的困局如何解？
2026年上半年，由AI算力需求引发存储芯片“超级周期”，全球供需失衡，价格飞涨。“芯片通胀”从产业链上游传导至消费者。同时，中国存储力量强势崛起，还盘点了“第八届硬核芯”存储赛道明星产品。
Codex 负责人：「所有人都是 builder」是个很糟糕的主意
OpenAI Codex 团队负责人 Andrew Ambrosino 认为，AI 时代产品开发各环节发生变化，实现成本降低，品味变得更重要。他还谈到岗位角色融合但 PM 不会消失，以及 Codex 发布时机和工作模式等问题。
AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码，以Llama 3为例，聚焦Decoder-Only架构LLM，介绍推理各环节及张量维度变化，讲解连续批处理和Paged Attention概念，还阐述推理流程、采样策略等，最后总结相关拓展内容。
告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。
英伟达力荐，小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎
智能体时代算力需求庞大，LightSeek Foundation 小团队 2 个月打造大模型推理引擎 TokenSpeed，有 TensorRT LLM 性能、vLLM 易用性，受英伟达力荐且已开源，为智能体负载提供近「光速级」推理能力。