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告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
Kubernetes v1.36 发布：安全默认配置强化，AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本，代号Haru，含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习工作负载及API可扩展性。如用户命名空间等安全功能达GA，AI方面适配工作负载需求，还引入新功能，同时移除部分旧功能。
OpenAI 设计师：不写代码的设计师，将成为团队瓶颈
OpenAI 的 Ed Bayes 和 Figma AI 设计总监 Gui Seiz 深度对谈，探讨 AI 打通编程与设计工具后设计师工作流程的变化。涉及画布与代码的使用、代码与设计稿同步、实际应用效果、工作方式转变等内容，还给出新手入门建议。
一个大脑控制所有机器人，真的可能吗？特斯拉、Skild AI、Agility 激辩人形机器人的量产路线｜GTC 2026
GTC 2026 上，特斯拉、Skild AI 等公司就人形机器人量产路线展开讨论。涉及数据采集、仿真作用、模型架构等话题，各公司观点不一，如特斯拉强调端到端，Skild AI 看重通用大脑，反映出行业在迈向量产时的探索与分歧。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
全网爆火的龙虾总失忆？大佬亲自下场手搓解药，终结致命痛点
OpenClaw项目爆火，但龙虾存在「失忆」问题。TiDB联合创始人黄东旭发布免注册的永续记忆服务mem9.ai，解决其记忆痛点。它一虾一库、免注册、支持备份迁移等，还上线个人记忆空间，与OpenClaw官方架构深度配合。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显，腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架，将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍，还具全模态训练、面向部署等亮点，有开源代码。