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微软开源AI量化神器Qlib
微软开源AI量化平台Qlib，支持多样机器学习范式，解决量化投资挑战。包含数据处理等完整流程，有安装、数据准备等说明，还提供自动化和定制化工作流，以及应对挑战的方案和性能对比。
2篇最新论文，把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高，文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式，阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制，还提及开源系统亮点及相关论文。
Karpathy刚进Anthropic，转头又投了它
AI初创公司Engram成立8个月，估值达6亿美金，获9800万美元融资。它聚焦AI记忆，用Cartridges技术降内存、提速度，将推理和记忆层拆开，团队成员背景强大，押注AI范式新转向。
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API，Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
大语言模型在空间领域应用广泛，复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层，借用 GIScience 理论，实验显示能提升准确率，不过仍受数据质量等限制。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题，混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script（MTSS）新视频描述范式，将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题，在视频理解和生成任务表现显著。
机器人为什么要拟人？终于有人正确回答了
今年6月，英伟达发布Isaac GR00T人形机器人参考平台，深度机智发布论文Human - as - Humanoid。具身智能瓶颈是数据，深度机智以人类学习范式破局，完成全栈技术闭环，领先优势扩大。
微前端：迈向现代化前端架构的社会技术之旅
文章指出微前端不仅是技术模式，更是组织工作新范式。介绍其适用场景、演进现有系统方法，处理路由等跨领域问题策略，还强调它能让前端独立于后端现代化，实现渐进式变革。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
LangChain 创始人警告：2026 成为“Agent 工程”分水岭，传统软件公司的生存考验开始了
LangChain 创始人 Harrison Chase 认为 2025 年末到 2026 年长任务 Agent 落地会加速，传统软件公司面临挑战。他指出构建 Agent 工程范式在变，还分享了 Agent 应用案例、harness 工程要点、开发与传统软件的差异等内容。