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深度解读 AGI-Next 2026：分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势，有 To B 和 To C 等场景差异；自主学习是新范式；模型即 Agent，Agent 即产品；还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
从大厂设计师到超级一人公司：6000字回顾我和AI的2025
作者回顾2025年，身份从大厂设计师变为自由职业者，用AI加持做超级一人公司。自媒体上各平台粉丝量增长，开始做视频；社群活动帮创业者和会员；创作涵盖Vibe Coding、Agent、图像视频等；还介绍合作产品，展望2026年AI趋势。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。
让AI生成视频「又长又快」：Rolling Forcing实现分钟级实时生成
南洋理工大学与腾讯ARC实验室联合研究，由博士生刘坤昊等完成，提出Rolling Forcing方法，通过滚动窗口联合降噪等创新设计，突破实时长视频生成瓶颈，实现分钟级实时生成，还支持交互控制，但仍有优化方向。
别争了，OpenAI才是云厂商的「最大甲方」
OpenAI与亚马逊达成380亿美元基础设施协议，将在AWS运行AI产品。AWS为其优化算力设施，预计2026年底全面部署，2027年后可扩展。OpenAI已签多项巨额合同，也引发AI泡沫担忧。
《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》10月10日发布
算泥社区《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》10月10日14:00线上发布。AI大模型爆发使算力需求激增，异构算力成刚需。国内外政策与产业驱动其发展，该白皮书能为开发者提供实用技术参考。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核？南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核，当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench，打破现有评测基准局限，构建模块化评测体系，多模型实测，还指出LLM短板并明确未来方向。
全球第一！西湖大学成功登顶Science，卷赢同行背后黑科技揭秘
西湖大学一篇论文登顶Science，力压4篇同主题投稿。其成功除科研人员实力，还靠曙光存储支持。曙光为其AI集群升级，提供单节点带宽150GB/s的存储方案，且已大规模落地科研领域。