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员工吐槽“给 AI 擦屁股”更辛苦？揭秘企业 AI 提效的“悖论”与真拐点
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨企业 AI 提效实战。嘉宾指出用工程化手段控制模型‘幻觉’、做好数据治理很关键。还讨论了模型使用、数据处理、提效感受、招聘标准、场景选择等问题。
深度解析 OpenClaw 在 Prompt / Context / Harness 三个维度中的设计哲学与实践
文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点；Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理；Harness工程为模型套“马具”，保障其可控运行。
92% 工程师都在用 AI 后，Uber 开始给 AI “限额”了
Uber的‘零增长技术栈’解耦容量与业务需求，优化Go运行时性能。还将生成式AI集成开发，92%工程师在用，但成本压力大。为此，Uber限额每位开发者，审查代码效果，完善评估指标。
20种机器人本体通吃！蚂蚁新一代VLA具身大脑刚刚开源了
2026 年具身智能 VLA 受关注，蚂蚁灵波发布新一代具身基座模型 LingBot-VLA 2.0，支持 20 种机器人构型，多方面能力提升，开源模型权重等，从架构、数据、后训练解决跨本体难题。
在 RDS PostgreSQL 中实现 RaBitQ 量化
本文介绍在阿里云 RDS PostgreSQL 上，pgvector 能力进一步增强，引入 RaBitQ 量化提升其在大规模向量场景下的表现。分析了 pgvector 面临的挑战，阐述 RaBitQ 原理、优势，给出性能测试结果及快速上手的 SQL 操作。
智源技术分享：大模型行业应用新模式和关键实现路径
在 AICon 大会上，智源研究院周华分享大模型行业应用。分析落地问题，提出以大模型为核心的技术路径，涵盖数据、训练等环节，还给出数据生产流程建议，分享最新开源成果。
AI 智能体实践评估：基准、框架与经验总结
文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体，介绍评估工具，阐述五大评估支柱，还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。
中兴发了一篇论文，洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级，AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境，勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等，还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势，介绍了中兴的探索实践。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
联手 OpenAI 发布 ACP，Stripe 是如何思考 Agent 支付的？
今年 9 月，OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP，重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈，介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索，以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。