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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。
2026 AI Memory最新综述：从理论到实战，一文读懂AI记忆的进化全景
2026年北邮百家AI MemoryOS团队联合华为发表《Survey on AI Memory》，涵盖AI记忆理论基础、分类体系、架构、评估方法与前沿趋势，还提出4W分类法，剖析了发展挑战与未来方向。
MMAR与AudioTrust技术解读，音频大模型评测前沿进展分享 | AI Bench Talk直播预告
司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型，将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust，还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。
2025 智能体元年，Agent 开发平台深度评测报告解读
2025 年 AI 产业两大核心趋势并行，AI Agent 产业化落地提速。国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室发布评测报告，对阿里云百炼等四大 Agent 开发平台从 RAG、工作流能力、Agent 工具调用三大维度测试，为行业选型提供参考。
构建企业级 AI 应用：为什么我们需要 AI 中间件？
9月26日云栖大会，阿里云资深技术专家林清山发布阿里云AI中间件，核心技术全面开源。文章指出2025年是Agentic AI爆发元年，分析AI原生应用架构变革，介绍阿里云AI中间件构成及优势，助力企业级AI应用落地。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
“掩码即武器”，四款扩散LLM全部破防 ？ 上交&上海AI Lab发现dllm致命安全缺陷
上海交通大学、上海人工智能实验室等团队研究指出，扩散语言模型（dLLMs）有根本性架构安全缺陷。他们提出DIJA攻击框架，能让多个dLLMs大概率生成有害内容，还呼吁从多方面加强dLLM安全。
吴恩达来信：AI Fund 如何培养 AI 构建者
吴恩达分享 AI Fund 培养 AI 构建者经验，非工程背景同事从‘AI Python 入门课程’学起，掌握构建模块，还列举他们构建的应用示例，鼓励更多团队让人人有能力用 AI 构建。
把事实核查嵌入诊疗流程：MedGuard给「诊疗安全」当守门人
蚂蚁AI安全实验室与厦门大学团队联合提出MedGuard，将医学事实核查嵌入诊疗流程。它是医疗安全基础设施，在诊疗意见等形成前验证事实，在评测和临床评价中表现突出，能准确判断风险边界，可嵌入医疗流程。
一家低调的工业AI公司，用TPT跨越生成式AI鸿沟｜甲子光年
麻省理工学院报告指出约95%生成式AI企业试点无实质回报，存在生成式AI鸿沟。工业AI落地难，中控技术的TPT及TPT 2模型，在兰州石化榆林化工应用效果好，其优势源于数据和行业经验，也体现了破局决心。