谷歌第八代TPU双舰齐发，终结AI推理延迟，让智能体真正实现随叫随到（在新窗口打开）
今天，谷歌在 Cloud Next '26 峰会上发布了其第八代 TPU 架构（TPU 8t 与 TPU 8i），TPU 8t 主攻训练，TPU 8i 主攻推理，将在 2026 年晚些时候上市。第八代 TPU 采用申请制，Google Cloud 用户如需使用，需要在官网提交登记需求。
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AI技术文章
分享不同 AI 工具、模型与相关技术的使用方法和实践文章。
特斯拉开源硬件，中国公司回应来了：直接把机器人大脑开源了（在新窗口打开）
特斯拉开源硬件专利后，所有人都在等：中国公司怎么回应？
不换模型，性能涨了39%：让AI智能体自己修bug的开源方案来了（在新窗口打开）
NeoSigma 团队今天开源了一个叫 auto-harness 的系统，核心做的事只有一件：让智能体自己发现自己的 bug，自己修，自己验证。
13小时不眠不休，300个分身狂敲代码！开源第一易主了（在新窗口打开）
开源AI王座一夜易主！Kimi K2.6出道即巅峰，展示了恐怖的「全栈交付」能力。它不仅能复刻高盛研报、手搓奢华官网，甚至能和人类在群组里并肩打工。
Vector Graph RAG 开源！一套向量数据库同时搞定语义检索+RAG多跳（在新窗口打开）
做 RAG 多跳问答的朋友，应该没有人还没被图数据库PUA 过。
都是你能部署的：Qwen3.6和Gemma4，谁更适合作为你的下一代本地MoE模型？（在新窗口打开）
阿里前几天开源的Qwen3.6-35B-A3B，让这次讨论不再只是一次普通的新旧模型对比。它一边要面对谷歌Gemma4-26B-A4B的外部竞争，一边又必须回答一个更麻烦的问题：相较于 Qwen3.5-35B-A3B，它到底是升级，还是修补？更现实的是，很多人现在真正跑着的，其实是Qwen3.5-27B，那么这条新的35B-A3B路线，到底值不值得迁过去。
ICLR 2026 Oral｜Information Shapes Koopman Representation：信息如何决定世界模拟？（在新窗口打开）
大多数世界模型工作默认：只要学到一个好的 latent dynamics，问题就解决了。 但这个假设本身是可疑的——什么样的信息，才足以支撑一个可预测、可传播的动力学？ 本文从信息论出发，重新审视这一前提。
多轮对话时，RAG反复做重复召回，模型层与Milvus层分别如何解决？（在新窗口打开）
做 RAG 的团队，基本都会在多轮对话上吃过亏。
2026 年做搜索就是做 Agent Memory（在新窗口打开）
4 月 18 日，Elastic 中国 AI 搜索技术大会在北京召开。以下内容整理自 Elastic 全球副总裁肖涵，原 Jina AI 创始人兼 CEO 在会上的演讲。肖涵讲述了 AI 搜索的发展历程以及为什么说在 2026 年做 AI 搜索基本就是在做智能体记忆 (Agent Memory)。
用 AI 写小说被拒稿后：朋友看完第一稿叫好，第二稿崩溃，第三稿我没敢给他看（在新窗口打开）
上篇文章用 AI 写了部小说投稿七猫，被拒了。
我用 Claude Code 写了一部 5 万字小说，投稿七猫，被拒了（在新窗口打开）
在 skills.sh 上闲逛的时候，我刷到了一个有意思的技能：chinese-novelist-skill，专门用来写中文小说的（地址：https://skills.sh/penglonghuang/chinese-novelist-skill/chinese-novelist）。
Kimi K2.6 + Hermes 实测！Karpathy同款保姆级教程来了（在新窗口打开）
月之暗面昨天发布了 Kimi K2.6，代码能力和 Agent 能力都有明显增强。官方数据很亮眼：13 小时不间断编码、4000 行代码重构、LMArena 全球开源第一。
乐鑫龙虾 ESP-Claw 来了！聊天就能开发智能设备（在新窗口打开）
乐鑫信息科技 (688018.SH) 正式推出 ESP-Claw —— 以 Chat Coding（聊天造物）为核心的 AI 智能体框架。它突破了编程边界，让人人都能通过对话定义智能设备。
神秘模型「大象」：仅100B拿下SOTA，Token效率超高！（在新窗口打开）
神秘模型Elephant的面纱，终于被揭开了。
用Claude Code剪视频，自动去口癖、加字幕、调色，完全免费开源（在新窗口打开）
browser-use 团队最近开源了一个叫 video-use 的 Claude Code 技能。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab（在新窗口打开）
这个生物医学视觉推理框架，被CVPR 2026接收了！
GitHub Star明码标价5毛/颗，AI项目刷假星最猛（在新窗口打开）
真的没人管管GitHub刷星吗…… 早就听说Star能买，甚至比点外卖还方便，5毛一颗，量大打折。 但没想到造假动静这么大。卡内基梅隆大学一篇ICSE 2026顶会收录研究，把这项“产业”扒了个底朝天—— GitHub上存在约600万颗假Star，分布在18617个仓库，背后牵扯超过30万个造假账号。 的确，现在GitHub标星还真有点数值膨胀的意思。 放以前，几万星的项目是公认的顶级标杆，但现在随便大量新兴项目都能轻松冲高星、上热门。 原来是因为买得起啊（doge）。 而且很扎心的是，AI/LLM项目是假星重灾区…… 假星产业链 CMU团队研发了一个可大规模检测异常Star行为的工具Star
狂跑一万帧丝滑不崩！拿着几十块单摄走一圈，整栋楼3D地图建好了（在新窗口打开）
SLAM教父罕见公开点赞！中国队开源的LingBot-Map，仅靠普通摄像头实现万帧流式3D重建，在全网引爆120万人围观。
普通网线也能跑万亿大模型！月之暗面抛出王炸架构，亲证：不用全买 H100！1T模型实测：延迟暴降64%！大模型推理“围城”攻破了！（在新窗口打开）
在 AI 工程界，长文本推理一直是个“富贵病”。
动动嘴写SQL！Codex+终身记忆，OpenAI把查询难度直接归零（在新窗口打开）
2026年初，当大多数企业还在用数据分析师手动写SQL查表时，OpenAI内部曝光的能自主思考、推理甚至自我进化的数据分析智能体，将数据查询从「天数级」缩短至「分钟级」。
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