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市面上已有几十种Agent记忆方案，有的基于向量检索，有的基于知识图谱，有的靠定期总结“压缩”对话，有的则完全依赖模型自身的上下文窗口。它们各有各的说法，但在系统层面，到底哪种方案靠得住？哪种方案在你的工作负载下既不贵又准？
AI音乐开始进入“审美竞争”阶段。
谈应用宝如何判断“分发”和“端侧”。
算力承压，Kimi 暂停 C 端新用户订阅、OpenAI 战略未来负责人：Kimi K3 性能接近 2026 年第一季度最佳公开模型、Claude Fable 5 官宣永久可用、IDC 预计 2030 年全球活跃智能体将超过 22 亿个
为一个纯外行，如果你想从0开始，用国产模型，徒手搓出一个完全属于自己的产品，应该需要哪些步骤和流程，还有一些乱七八糟的坑。先叠甲一下，下面这套流程，是我自己作为非专业者，目前跑得比较舒服的一条路径，主要面向完全不懂代码、想先把第一个产品做出来的人。不同类型的产品，可以选择不同的托管平台，工程团队也会有不同的开发规范。
在WAIC 2026期间，国内RISC-V AI算力芯片独角兽——奕行智能，交出了一份里程碑式答卷，其完整展示了从Epoch自研芯片、超节点到全栈软件的系统级方案，并亮出业界首个RISC-V AI算力超节点。
防务科技领域的资本热度仍在持续升温。欧洲防务初创企业Helsing宣布完成一轮18亿美元融资，投后估值达到180亿美元。这一数字使其成为欧洲估值最高的防务科技公司之一，也标志着投资者对人工智能驱动型防务技术的押注正在加码。
出差第三天，晚上八点回到酒店，你拿出手机，贴一贴按自家猫 1:1 定制的玩偶，屏幕上弹出今日份“猫猫日报”：睡了 14 小时，呼吸平稳，深度睡眠占比 72%，体重较昨日增加 30g，一切安好。
WAIC 2026，上海 AI 实验室发布了「书生·端砚」科学发现平台，有望为长期存在的科研结构性矛盾提供一种新的思路与解决方案。区别于行业内多数产品依托大模型适配科研场景、实现浅层提效的优化模式，「书生·端砚」以干湿实验闭环迭代、科研资产沉淀为核心能力，补齐 AI 科研缺失的真实场景反馈链路，推动 AI 科研应用从单点效率优化，迈向科研范式升级的全新阶段。
在上海世博的WAIC现场，想找初创公司的主场H4得颇费一番功夫。 经安检进入主会场，远远只看到会场墙壁上H1到H3的标识。跟随汹涌人群挤进一楼主展馆，几名忙着操纵具身智能机器人的知名厂商工程师翻了翻他们群聊里的展会地图，抱歉地告诉我，他们也不清楚：“这里只有H1到H3，没有H4。你是不是去分会场找找？”