提起“开发者”，我们会想到什么？

本文介绍了 Agentic AI 的概念、特点及应用，强调其自主决策、分解任务与执行复杂目标的能力，并探讨了应用场景与潜在风险。

近日数据存储和AI公司Databricks和云数据库公司Snowflake在上周举办了各自的峰会，双方发布了一系列新闻公告。

澳大利亚邮政推进数字孪生计划，并布局图形数据库技术，以优化投递网络。

英伟达等机构联合开发出Spec2RTL-Agent智能系统，能直接从复杂芯片设计文档自动生成硬件代码，减少75%人工干预。该系统采用多代理协作方式，包含理解规划、渐进编程和智能反思三大模块，成功验证了人工智能在硬件设计自动化领域的重大突破。

哈佛和MIT研究团队通过创新的"归纳偏差探测"方法，发现AI基础模型虽然在预测任务上表现出色，但实际上并未真正理解世界的基本规律。研究以天体物理学为例，揭示了AI模型更像是依赖启发式策略的"经验主义者"，而非掌握深层原理的"理论家"，为AI发展指明了新方向。

作为中美连续创业者，赵维奇的创业之路非常宽泛，做过社交软件、做过游戏、做过面向极限运动的AR产品等。而现在，赵维奇作为Rokid全球开发者生态负责人，也参与负责Rokid多款软硬件产品设计与研发。他回忆说，最早加入Rokid是在实验室，开发Rokid第一代AR眼镜，相当于是一个小组在做内部创业的过程。

过去几年来，阿拉莫斯实验室一直在想办法让分析负载跟数据尽可能接近，甚至考虑把计算转移到闪存或硬盘控制器上。

我们可以把Docker容器理解为一种沙盒。每个容器内运行一个应用，不同的容器相互隔离，并且每个容器之间还可以建立通信机制。容器的创建和停止都十分快速，容器自身对资源的需求也十分有限，远远低于虚拟机。

高通公司宣布正在与领先的超大规模云服务商进行深度合作谈判，开发专用于数据中心的CPU产品。CEO阿蒙表示，公司正在开发通用CPU和推理集群产品，预计2028财年开始产生收入。同时，高通面临三星在高端智能手机市场的竞争压力，三星计划在2026年推出采用2纳米工艺的新款Exynos处理器。高通Q3财报显示营收增长10%至103.5亿美元，净利润增长25%。

计算机和AI技术的发展深刻改变了人类的生活，然而糟糕的是，我们投入了太多的精力在虚拟的网络世界中，信任的建立看起来仍然遥不可及。

PingCAP的客户都在讨论成本和效率，这在现在的经济环境下已经成为所有人的共同选择，而TiDB要做到的就是帮助客户的更好的关注业务创新，做到降本增效。

Nvidia近日透露了它是如何利用AI模型来应对制药和零售行业面临的一些最紧迫的挑战——从发现新蛋白质到寻找更好的防盗方法。

Menlo Research推出革命性AI模型Jan-nano，仅用4B参数就在SimpleQA测试中达到83.2%准确率，超越了6710亿参数的DeepSeek模型。该模型采用创新的"搜索优先"策略，通过多阶段RLVR训练系统，让AI学会高效使用工具而非死记硬背知识。研究发现大模型存在"过度思考"问题，反而影响性能。Jan-nano证明了在AI发展中，聪明的策略比单纯的规模扩张更重要，为资源受限的AI应用开发提供了新思路。

清华大学团队开发出多模态感知推理网络，这是首个能从人类表情、动作等外在表现准确推断内在情感状态的AI系统。该系统综合分析面部表情、语音语调、肢体动作等多维信息，在复杂情感识别中达到87.3%准确率，已在医疗、教育等领域试点应用。这项技术突破了传统单一感知模式限制，具备动态权重分配和时序建模能力，为构建更智能人性化的人机交互奠定基础。

区块链属于一类加密型记账平台，亦有望协助解决生菜大肠杆菌爆发的难题。

近期，多机构大举应用生成式 AI，但却未能有效落实安全防护。英国 NCSC 警告，未来关键系统可能面临更高攻击风险，要求企业加强供应链及网络安全管理。

近期，华为视频AiMax影视品鉴会第2期《鲁豫有约一日行》在华为智能生活馆·北京华熙LIVE举办

云原生所具备的技术价值和业务价值，是初创企业应对不确定性的最佳选择。

华沙大学联合研究团队首次将μ参数化技术成功扩展至混合专家架构，解决了MoE模型训练中的超参数调优难题。通过理论分析和实验验证，证明了小模型上找到的最佳学习率可直接应用于大模型，大幅降低训练成本。研究发现专家网络应视为隐藏权重，路由器应视为输出权重，采用不同缩放策略，为大规模AI模型高效训练提供重要工具。