阶跃星辰正式开源其多模态大模型 Step3-VL-10B，包含 Base 和 Thinking 两个版本。该模型仅凭 10B 参数量，在视觉感知、逻辑推理、数学竞赛及通用对话等基准测试中达到同规模 SOTA 水平，部分指标超越了 GLM-4.6V (106B) 和 Qwen3-VL (235B) 等千亿级模型。核心技术突破包括：全参数端到端多模态联合预训练、历经 1400 次迭代的大规模多模态强化学习（RL），以及创新性的并行协调推理机制（PaCoRe）。该模型的开源标志着高性能多模态能力向手机、电脑等端侧设备下沉的可能性，显著降低了复杂 AI 任务的算力成本。
文章系统性地回顾了 AI 技术的四个演进阶段：基座模型确立、推理能力提升（思维链与过程监督）、Agent 架构设计（知行合一与自我反思）以及垂直领域应用（以 Code 为例）。作者指出，虽然基座模型决定了智能的下限，但工程师通过业务场景拆解、流程编排、工具抽象及评测体系搭建，才是决定产品体验上限的关键。文章详细解析了 CoT、ReAct、Reflexion、SWE-bench 等核心论文背后的技术逻辑，强调 AI 工程师正从“炼丹师”进化为“系统架构师”与“场景定义者”，在 AI+时代，工程实践与对场景的深刻理解依然是不可替代的核心竞争力。
本文记录了微软 CEO 萨提亚·纳德拉与贝莱德 CEO 劳伦斯·芬克在 2026 年达沃斯论坛上的深度对话。纳德拉强调，AI 正从辅助工具演变为接管核心知识工作的“认知放大器”。他提出，企业和个人的护城河不再是掌握特定技术，而是如何将人类的经验、判断与业务理解转化为 AI 无法复制的竞争力。纳德拉详细阐述了 AI 普及的供给侧（token 工厂与能源）与需求侧（行业应用场景）逻辑，并特别强调了“模型编排”能力的重要性——即像指挥家一样整合通用、开源及私有模型，以解决复杂业务问题。此外，他还探讨了数字主权的本质，认为真正的自主权在于企业能否将内部知识内化为可控的模型能力，而非仅仅关注数据存储地。
文章全面解析了 Anthropic 推出的 Claude Skills 功能。Skills 被定义为包含指令、脚本和资源的模块化能力包，其核心优势在于“渐进式披露”设计，通过分层加载元数据、指令和资源，显著降低了 Token 消耗并提升了执行效率。作者对比了 Skills、MCP 与 Subagent 的异同，指出 Skills 侧重于程序化知识的封装。实战部分分享了作者将写作流拆解为选题、审校、配图等多个微型 Skill 的经验，并提出了单一职责、脚本优于生成代码等 5 个最佳实践。此外，文章还探讨了 Skills 的开放标准趋势、安全风险及在不同平台（Claude Code/API/Web）的使用差异。
本文介绍了大淘宝技术团队为解决信息无障碍开发中“问题发现难、修复成本高、质量不可控”痛点，提出的一套基于 AI 的无障碍自动适配方案。该方案将无障碍能力前置到开发阶段，通过 AI 代码评审（CR）与智能修复能力，聚焦文本朗读、焦点管理和交互识别三类高频问题。在工程实践上，方案涵盖前端（Weex/H5）的 IDE 插件代码自动补全和 CR、以及 DX 模板的一键适配。通过知识库沉淀和前期 AI 实验，该方案在自测和生产环境中均实现了 95% 以上的优良修复率，大幅降低了人工成本。文章还展望了未来扩展到 Native 和 D2C 场景，构建端到端无障碍工程闭环的计划。
文章详细阐述了在没有源码的情况下，通过浏览器端提取信息重建 React 组件的技术路径。核心原理在于利用 React Fiber 树在内存中留下的线索（如组件 props、state 和 type 引用），将 DOM 元素与其所属的 React 组件关联。通过收集同一组件在不同 props 下生成的 HTML 快照，并结合压缩后的源码片段作为上下文，引导 LLM 生成可读的 React 代码。此外，文章还提出了通过“验证循环”对比渲染结果、利用“拓扑排序”处理组件依赖关系，以及应对动画和复杂交互状态的策略，实现了一套自动化的前端组件反向工程工作流。
本文系统介绍了淘宝订单列表在面对业务增长、架构演进和用户体验需求下的优化实践。文章围绕首屏性能优化、交互体验升级和白屏问题治理三大核心方向展开，详细阐述了双层预请求策略、多级缓存体系、多实例架构以及失效标记机制等具体技术方案，旨在解决闪购业务上线后出现的加载延迟、缓存命中率下降、Tab 切换不流畅以及边缘白屏等问题。通过这些优化，订单列表的缓存命中率和首屏渲染时间显著提升，页面空白率大幅降低，整体用户体验得到了质的飞跃。文章还总结了技术成果，并对未来体验与性能的平衡以及前瞻性用户体验度量体系的构建进行了展望，为复杂业务场景下的前端优化提供了可复用的方法论和宝贵的实践经验。
古典老师在 2026 年度演讲中，提出了“从落选到超级个体”的生命螺旋上升模型，旨在帮助个人在不确定的时代中找回主体性。文章首先通过感性的故事引出“承认创伤，超越伤口”的理念，并结合印象派画家的崛起和张小天从运动员到棒球联赛经理的转变，阐述了“旧世界的崩塌 -> 新世界的探索 -> 建立新身份 -> 熔炉”的四个阶段。接着，深入分析了“超级个体”的内涵，指出其是“反异化”的自我救赎运动，批判了工业革命以来人类工作异化的过程，从“机器零件”到“数据奴隶”。最后，区分了自由职业者、“一人公司”和“超级个体”的不同，强调超级个体的核心在于经营人格、建立强个人印记，从而重获工作主导权。
本文深度剖析了人工智能崛起对社会经济结构的深层冲击。作者认为，AI 让“执行”变得廉价且不再稀缺，导致传统的按劳分配工资制度逐渐衰亡。在这一背景下，人类的智能作为生产要素的边际贡献断崖式下跌，而“注意力”和“可被 AI 读取的偏好”上升为核心财富分配要素。文章提出了“注意力货币”和“偏好经济”的概念，指出未来社会将分化为拥有资产份额的“上层”与仅靠出售时间的“下层”。这种变革可能导致“模因君主制”，即少数拥有早期注意力优势的实体掌控巨大资源。作者建议个人应从追求工资增长转向获取资产份额、建立可持续的可见性及掌握 AI 规则，以应对这场财富分配的大迁移。
本文介绍了 Black Forest Labs 开源的 FLUX.2-Klein 模型家族，这是一个在现代硬件上实现亚秒级（0.5 秒以内）图像生成与编辑，并能在消费级 GPU 上以 13GB 显存运行的高效模型系列。该系列模型特色在于其统一的生成与编辑架构，支持文生图、图像编辑和多参考图像生成等多种任务。文章详细阐述了模型的核心特性，包括其极快的推理速度、对消费级硬件的友好性、高质量输出以及商业友好（4B 系列 Apache 2.0，9B 系列 FLUX NCL）的开源许可。FLUX.2-Klein 系列包含蒸馏版（针对速度优化）和 Base 版（针对微调优化），并提供了 FP8 和 NVFP4 量化版本以进一步提升推理速度和降低显存占用。文章还展示了文生图和图片编辑效果，并提供了模型推理的代码示例及具体显存占用介绍，强调其在性能基准测试中的优异表现。
