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DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型（LLM）的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构，它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标，还构建自动评估框架改进质量衡量，架构分离协调与业务功能。
你要做旁观者，还是定义者？中关村两院全球寻找「AI时代架构师」
中关村两院（北京中关村学院与中关村人工智能研究院）一体两院、融合发展，现全球招募AI时代架构师，包括领军人才、青年科学家、应届博士/博后等，介绍了招聘方向及优厚待遇，还将召开人才闭门交流会。
微软 SkillOpt：不动模型权重，只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt，思路反直觉，不动模型权重，把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优，技能可迁移，代码已开源，还支持多操作。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
Claude 额度又双叒叕调整……是个好消息，更是坏消息
Anthropic 从 6 月 15 日起调整 Claude 额度规则，编程与交互用途用量分家，设独立月度 credit。对轻度用户是利好，重度用户是降级，第三方工具开发者喜忧参半，还与 OpenAI Codex 形成对比。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈，北大团队提出SEAlign对齐框架：显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好，但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架，通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点，提升模型在真实工程任务表现，成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
ACL 2026｜答得更准还写得更短？华为泰勒实验室提出SHAPE，给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE，给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步，能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示，它提升准确率、降低 token 消耗，还解决了推理坍缩等问题。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
当 Claude 开始自己做增长，Anthropic 真正关心的是什么？
Anthropic面临模型迭代外的挑战，增长负责人Amol Avasare在访谈中披露公司战略。如应对‘Success Disasters’、降低产品使用门槛、优化引导流程等，还提及增长职能演进。
白杨SEO：个人/企业如何在AI搜索时代占有一席之地？
白杨SEO作为AI搜索优化GEO研究者，分享个人或企业在AI搜索时代占位方法，指出占位仍有用，只是从关键词匹配变为用户意图匹配，还给出三点占位建议。