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破除AI Agent自主操控风险：万字解读LangGraph“人工干预”机制 ，附零基础实战
随着LLM驱动的Agent从学术走向应用，确保其行为的可靠性、安全性与可控性成关键挑战。文章以LangGraph为例，介绍其人工干预机制的核心原理、四大经典模式及案例实践，助开发者构建可靠、安全的智能代理。
线性注意力回归！Kimi新模型引爆，MiniMax却悄悄换回传统架构
LLM领域线性注意力机制正在回归，工程实践主要由国产模型推进。早期线性注意力因牺牲精度未获主流认可，今年下半年多个国产模型采用其变体，MiniMax却又换回传统架构，Kimi新模型带来新解法。
深度讨论 Online Learning ：99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式｜Best Ideas
文章围绕Online Learning展开深度讨论，指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径，分析概念定义、非共识，还阐述做好它的方法，以及架构、算力和评估范式等问题。
Stripe x Cursor，硅谷两代“金童”对谈: 未来5年IDE里将不再是代码
本文是 Cursor CEO Michael Truell 和 Stripe CEO Patrick Collison 的深度对谈，讨论了 Stripe 的技术实践、编程的未来。如 LLM 会改变 IDE，未来编程更重需求描述；还提到 Stripe 的技术选型、API 重写计划等。
阿里云 CIO 蒋林泉：AI 大模型时代，我们如何用 RIDE 实现 RaaS 的首次落地？
阿里云 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，指出 AI 是时代“大电梯”，企业需迅速搭乘。介绍阿里云数字人多场景应用成果，提出 RIDE 方法论助企业落地，还剖析翻译与 Agent 模式要点及 E2E 落地关键。
波士顿动力 | 人形机器人Atlas ，最新研究进展！
世界人形机器人运动会引发对自主机器人的讨论。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型（LBM），使其能自主完成复杂任务，研究团队展示成果并介绍模型构建流程、实践成果及研发原则。
全国首部AI大模型私有化部署标准，公开征集起草单位和个人！
近期AI领域政策频出，企业对人工智能应用需求攀升，倾向私有化部署，但面临诸多问题。由智合标准中心组织起草的《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》团体标准立项，现征集起草单位和个人。
千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验，指出软件工程瓶颈转移，需重构流程，介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容，还提及组织形态、指标及未解决的问题。