OpenAI公开AI数学成果：Lean验证为何比答案更重要
OpenAI公开模型生成的数学结果、Lean形式化证明和推理摘要。本文解释AI科研结果如何做到可检查、可修订与可引用。
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Mistral区域推理与主权AI：企业部署如何选
分析Mistral区域端点、优先服务、开放模型选择与欧洲算力计划，给出企业部署清单。
Claude参与研发达九成：AI自我加速该怎么衡量
解读Anthropic研发自动化、Agent监督和安全算力三项指标，分析AI自我加速趋势。
Mistral新融资背后：开放模型商业化看什么
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Gemini Notebook配额新规：五小时刷新怎么用
解析Gemini Notebook弹性算力配额，给出研究、视频和幻灯片任务的排期方法。
AI研究Agent如何真正提速：并行实验、人工干预与成本管理方法
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Spectrum-6解析：AI工厂为何从算力竞争转向网络竞争
解读NVIDIA Spectrum-6的102.4Tbps交换能力，分析大规模AI集群网络瓶颈、验收指标和企业采购重点。
2026 AI趋势全景报告：从模型进化、Agent落地到未来三年变化
全面分析2026年AI的模型进化、多模态、Agent、行业应用、实战技术、安全治理与未来三年变化，并提供个人和企业可执行的落地路线。
OpenAI Jalapeño推理芯片解析：大模型为什么开始自己设计硬件
OpenAI与Broadcom公布Jalapeño推理芯片。本文解释专用推理硬件、性能功耗、内存网络协同以及对大模型成本的影响。
NVIDIA Vera Rubin后训练解析：为什么要看每美元智能产出
NVIDIA提出面向Agent时代的每美元智能指标。本文解释后训练、强化学习、Rollout、推理成本以及企业如何评估算力投资。
Azure扩展AMD AI算力：企业部署大模型为什么需要异构架构
微软Azure扩展AMD AI与HPC基础设施。本文解释训练、推理、数据系统的硬件分工，以及企业如何从性能、成本和迁移风险做选型。
GPT-5.6如何降低推理成本：缓存、路由与Agent上下文实战
OpenAI披露GPT-5.6推理效率优化方法。本文用通俗方式解释负载均衡、推测解码、KV缓存与上下文压缩，并给出企业落地检查表。