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中国ToB软件公司想赚钱，先对AI Coding祛魅
文章指出AI Coding产品虽对专业开发者提效，但服务公民开发者时存在问题。对比‘Code + GenAI’与‘No Code + GenAI’，认为无代码平台更适配公民开发者，虽面临挑战，但短期内是企业软件定制最优解。
AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
在 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题，介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点，还对 Agent 发展给出思考与展望。
企业级消息系统构建指南
文章介绍企业级消息系统构建，阐述概念、价值、典型场景，对比主流开源系统如 Kafka、Pulsar 等。通过腾讯、华为等企业实践展示选型与优化，还提及运维保障，指出未来消息系统在 AI 领域机遇与挑战。
杭州跑出的AI独角兽，突围大模型的“第二战场” | 甲子光年
2025年AI行业有转变，算力堆叠对大语言模型性能提升放缓，空间智能成“第二战场”。谷歌、英伟达等巨头纷纷布局，群核科技作为杭州“变量”，发布业界首个3D室内空间大模型，构建数据飞轮，技术有望落地多领域。
Fable 5.1变身Token刺客，几分钟烧光额度！AI圈掀起「榨汁革命」
Anthropic发布的Fable 5.1虽性能强但极耗Token，引发开发者不满。当前AI产业面临算力饥渴与Token通胀问题，企业落地AI痛点多。迅策科技的TokenCloud平台能助力企业高效转化Token，还介绍了其配套产品TokenOS。
Clawdbot 之后，我们离能规模化落地的 Agent 还差什么？
OpenClaw爆火，但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题，指出需关注稳定性等指标，还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。
AI 时代，实时入湖正在告别 ETL：从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中，Kafka、Iceberg开放表格式与对象存储组合成流数据入湖重要方向。传统ETL方式有链路长等问题，文章围绕“零ETL”讨论架构减法，介绍Kafka × Table Bucket方案及优势、适用场景。
告别昂贵人工标注，英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion，它是全自动数据生成流水线，能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据，让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型，还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 落地挑战大，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系，投入可能打水漂。掌握相关要素，才能让 AI 代理落地应用，提升企业数据智能化效率。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。