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从 0 到 1 做一款 AI 产品：技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定？
独立开发者 Arvid Kahl 分享从零构建 AI 播客产品 Podscan 及「节俭工程」经验，涵盖技术搭建、成本控制与销售策略调整。如用小众云服务降成本，从 PLG 转向 SLG 等，为小团队创业者提供实用借鉴。
4K-Agent：可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要，但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent，其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清，在多领域测试表现出色。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
4人团队，连做两款AI教育爆款，AI时代小团队创业取胜指南
Oleve是仅4人AI创业公司，年化收入达600万美元。旗下Quizard和Unstuck AI成爆款。其成功在于技术敏锐，用OpenAI Codex起步；有“精益增长”策略；且实现流程全面自动化，为小团队创业提供样本。
Kafka 网络成本失控？如何彻底根除 AWS、GCP 上的 Kafka 网络隐性成本
云原生架构普及，企业将 Apache Kafka 部署到 AWS、GCP 等公有云，跨可用区数据传输成本成“隐形杀手”。AutoMQ 是新一代云原生 Kafka，100% 兼容 Kafka 协议，其“零成本复制”技术可降本，已在 GitHub 开源。
星海图高继扬：具身智能下半场，应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
Axiom Math 对谈 SGLang：模型的下一步是可验证，结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛，Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境，可验证或成瓶颈，还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流，如模型验证、基建优化等。
单次训练横扫9个基准，遥感检测最大数据集与基础模型框架问世
北京航空航天大学团队发布面向通用遥感目标检测的大规模数据集与基础模型框架 LEVIRDet，构建了 LEVIRDet - 159 数据集，提出 LEVIRDetNet 模型。前者为训练泛化能力强的模型提供新数据基础，后者在多基准测试中表现出色。