我们需要怎样的
AI 知识体系？
技术迭代越来越快，真正稀缺的不是更多信息，而是一套帮助我们辨别趋势、连接知识、形成判断的坐标系。
阅读完整文章 ↗从模型能力到真实价值：AI 应用正在进入深水区
当参数规模不再是唯一叙事，可靠性、成本与工作流融合成为新一轮产品竞争的关键。
AI KNOWLEDGE SIGNAL / 2026
理解智能时代，
保持独立思考。
追踪全球 AI、算力与智算产业，记录 AI 原生软件如何被重新发明。拒绝噪音，只留下值得理解的信号。
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大模型 · AI AGENTS · 推理芯片 · 智算中心 · AI CODING · 端侧智能 · 开源生态
AI
FEATURED / 001我们需要怎样的
02 / SIGNALS
最新信号
01
人工智能
02
算力
算力基础设施的下一站：更高密度，更低能耗
从芯片、互连到液冷，重新理解 AI 工厂背后的系统工程。
03
智算
智算中心如何从“建起来”走向“用得好”
一份关于资源调度、模型服务与算力运营效率的实践观察。
04
AI 原生开发
Agent 时代的软件工程：代码只是交付物的一部分
上下文工程、评测闭环和人机协作，正在改写团队构建软件的方式。
05
人工智能
小模型的反攻：端侧智能为什么值得重新关注
隐私、延迟与成本推动模型能力从云端走向每一台设备。
06
AI 原生开发
别只看 Demo：一套可落地的 AI 产品评测框架
把主观体验拆成可度量指标，让原型真正走进生产环境。
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把重要的事，
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