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你觉得 Kimi K3 又慢又贵是吧，我来告诉你为什么
作者用 Kimi K3 为墨问的 CatReader 增加发现页，实操中它多数时候快且抗用，不过周五晚变慢，收尾工作交给了 GLM 5.2。对用户觉得 K3 又慢又贵的问题进行分析，还区分了 Kimi App 和 Kimi Code 使用场景。
行业迎来大洗牌！4万 Agent 挤进一个机柜，AI Infra 要如何构建？
当 AI 从聊天机器人变为 Agent 后，AI 基础设施逻辑改变。浪潮信息副总经理赵帅判断，Agent 迫使 AI 基础设施重新分工，带来新的 CPU 计算需求。企业需关注资源分配、成本控制、系统重构等问题。
卷不赢模型，Meta改行「算力包租公」！一夜炸崩美股AI链
Meta筹建「Meta Compute」云业务，出售AI算力和模型访问权限，冲击云计算格局。此前Meta为AI砸巨资，模型需求不火，效仿SpaceX出租算力。它有两张牌，还由重量级班子操盘。
Agent 落地，数据库先变
AI竞争靠近落地，Agent如何读懂业务、释放模型智能价值成核心命题，数据库也被推到台前。Agent成新用户，对数据库提出新要求。OceanBase提出湖库一体架构，欲做Agent时代数据底座，降低落地成本。
拖更三年，北大校友翁荔最新长文刷屏！
前OpenAI副总裁Lilian Weng发布拖更三年的长文《Scaling Laws, Carefully》，指出AI行业依赖的Scaling Laws远比想象脆弱。OpenAI和DeepMind对算力分配结论相反，且Chinchilla方法论也有问题，同时数据快用完，经典公式前提在崩塌。
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。
成本降70%！清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法
AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。
科研虾LabClaw接管实验室！斯坦福和普林斯顿重新定义人机协作边界
斯坦福和普林斯顿团队构建完整AI生态，LabClaw有206个科研技能，可部署为实验室代理；LabOS结合计算与实验，能自我进化；MedOS模仿人类认知用于临床。三者协同重新定义人机协作边界。
工业级 LLM 数据工程：北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。
训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。