从生成内容到创造体验，多模态大模型如何改变内容生产？

迈向原生的全模态统一生成模型

不受控的 Agent ，凭什么上生产系统？

行业集体在卷 " 怎么造 "，却没人回答 " 凭什么上线 "

Jotai 3.0 带来仅支持 ESM 的现代化包，摒弃旧版构建方式和已弃用 API

由 Poimandres 团队维护的 React 原子状态管理库 Jotai 发布 v3.0.0 稳定版。根据该团队的描述，这是“一个仅支持 ESM 的现代化包，既没有破坏性变更，也没有新增 API”。

Meta 开源 Astryx：面向 Agent 的 React 设计系统

Meta 最近宣布推出 Astryx Beta，一款由 Meta 内部经过八年开发而成的开源 React 设计系统。Astryx 基于 React 19 和 StyleX 构建，提供 150 多个具备可访问性的 UI 组件、可定制的 CSS Design Token，以及专门的 CLI 和 MCP 工具链，既面向工程师，也面向 AI Agent。

从 AI 工具到经营智能体：快手分销增长 Agent 实践

让每一个商家和达人都能拥有自己专属的智能经营团队。

AI Coding 贡献率超 90%，需求交付却只快了 10%：菜鸟如何用 Agent 托管端到端交付？

Netflix 重构 Conductor，以支持每月 4.2 亿次的工作流执行以及 10 倍规模的工作流

Netflix 重新设计了其工作流编排引擎 Conductor，以应对公司范围内日益扩大的业务规模。

华为云码道面向鸿蒙开发者升级：上线鸿蒙编码大模型，覆盖开发到编译全流程

华为云码道面向鸿蒙开发者升级。

阿里吴泳铭：千问将训练5-10万亿参数规模的新模型

未来机器思考的总量将达到人类的 1000 倍以上

NVIDIA Personal AI Router 将 AI 任务分配到本地计算资源上

NVIDIA Personal AI Router（PAIR）推出了测试版，让你可以整合本地网络中多台计算机的推理能力，并自动在它们之间分配 AI 请求。

复杂业务 Agent 的持续进化：快手电商导购的 Harness Loop 实践｜QCon上海

电商导购并非简单的问答或商品检索，而是一个横跨导购决策、搜索推荐、营销优惠、商品信息、交易履约与售后服务等多个业务域的复杂 Agent 场景。

Rustls 十周年：发展历程、基准测试与未来路线图

Rustls 迎来了十周年纪念日，并发布了一篇回顾文章，详细阐述了其演变历程、社区成长以及未来路线图。

70强项目观察之具身未来：机器人走进现实世界，关键不只是完成动作

70强项目观察之前沿探索：AI进入科学发现，答案之外还要验证什么

70强项目观察之无界应用：AI应用正在从“有功能”走向“能完成任务”

70强项目观察之新智基座：Agent正在从“会聊”走向“会干活”

Lambda SnapStart 现已支持容器镜像

最近，亚马逊云科技将 Lambda SnapStart 的支持范围扩展到了以容器镜像形式打包的函数，从而消除了此前影响团队打包大型 Python 依赖项的权衡。

《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》发布，智能体重塑算力基础设施，智能算力规模预计增长87.9%

IDC 预测，全球活跃智能体数量将从 2026 年的 7940 万个增长至 2030 年的 22.16 亿个，复合增长率达到 129.8%。

祥峰再次出手，超维动力获超 5 亿融资，我们拆解了这家公司的全栈路线

具身智能的实现路径至今没有收敛。当数据、模型与本体分开推进时，问题出在哪一层都难以判断。

黄仁勋把矛头对准 AI 实验室：别先谈末日，先为已经发生的事故负责

“末日风险”之外，眼前的问题已经足够现实

智能效能进阶：丰富模型选择，实现智能路由

AI 必须转化为可量化的业务价值。我将此称为智能效能，也就是企业利用算力、模型、数据和业务上下文产出业务价值的实际能力，具体体现为增收、降本、提效。

开源项目为 Apple Silicon 带来了完整的 iOS 27 虚拟化功能

开源项目 vphone-cli 能够让完整的 iOS 27 系统作为虚拟机在 Apple Silicon 上运行。

开箱即上岗！璇玑动力首发Hypertron-SW01中型四足机器人

璇玑动力在东博会上展示泛行业中型四足机器人 Hypertron-SW01，全新升级的“机器人本体 + 自研 AI 软件系统 + 生态体系”一体化解决方案...

纯 LLM 做 NL2SQL 总不准？金融场景为什么必须做本体工程

本文从一个生产环境的一线踩坑案例切入，拆解纯 LLM 方案在金融场景面临的四大工程挑战，并论证引入本体作为 " 语义导航系统 " 的必要性。

IDC评估中国 AI算力管理平台：范式综合评分位列第一

IDC 发布最新《中国 AI 算力管理平台技术能力评估，2026》，对中国市场多家主流 AI 算力管理平台技术提供商进行全面评估。

不靠最强大模型，也能拿全球第一？OceanBase 的 “纯国产组合” 登顶国际 Data Agent 榜

DAB 考验的不只是底层模型，而是“模型 +Agent+ 数据系统”的综合能力。

GitHub Copilot 推出 HydraFusion 项目，依托多模型路由实现前沿级性能

GitHub 推出了 HydraFusion 项目，这是 GitHub Copilot 的一项高级研究预览功能，旨在通过运行时模型协调提供前沿级的编码智能。

什么时候值得采用规范驱动开发

随着 AI 编码助手的普及，瓶颈已经从“写代码”转移到了“验证代码”。 规范基线并没有让评审人员发现更多 Bug。它真正改变的是审查方式：当代码出现偏离时，评审人员可以直接拿着已经确认的规范逐条对照，让判断更有依据、更有把握。不过，这种做法确实需要付出额外的时间和成本。 先编写规范，再在一个全新的生成步骤中依据规范实现代码，这种做法之所以有效，是因为它把规范当成了真正的治理依据，而不只是 Prompt 里顺手写进去的一段文字。 对于比较简单的任务，人们归因于“先写规范”的那些显著收益，很大一部分其实是推理过程带来的。如果要声称“规范化提示词能提升质量”，就必须先把“先进行推理”这个因素控制住。 对于比较简单的任务，人们认为是“先写规范”才带来的显著收益，很大程度上其实来自推理过程。如果你想论证通过规范编写 Prompt 才能够提升代码质量，就应该先排除“先进行推理”这一因素的影响。 规范治理最值得投入的场景很明确：由能力不错但并不完美的模型来完成复杂、约束众多的任务。

AI4S走出实验室：材料研发开始跨越“中试鸿沟”

通用模型并不直接取代专业软件和机理计算，而是成为调用知识库、计算工具与仿真模型的调度层。