战略前瞻
“人工智能+”开始算账：2026年前七个月落地观察
2026年前七个月，“人工智能+”的政策重点不只在扩大应用，还包括算力、算法、数据供给和治理。制造业更看重领域 Agent 与物理 AI 能否接入业务闭环，消费端和服务机器人则仍受接口、工程成本与常识推理限制。项目值不值
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关键词：推理
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战略前瞻
算力券变‘算力卡’：2026年AI独角兽的生存账本与融资新逻辑
2026年，AI融资逻辑从“模型能力”转向“商业健康度”。随着算力补贴进入兑现期，资本方开始审视推理成本、客户续约率等硬指标。本文拆解AI独角兽在训练向推理重心迁移背景下的生存账本，探讨Token经济学如何重塑估值维度。
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AI 实操指南
客服 Agent 迁往昇腾 910D，先拆开推理链路
把 Llama 4 接入昇腾 910D，不是复制权重那么简单。客服 Agent 还要核对推理运行时、服务接口、工具协议和监控链路。现有素材只支持“量产传闻”，更稳妥的做法是先建基线，再逐层验证。
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AI 工具箱
LLM推理账单怎么降：2026年先查这20处浪费
一次 Agent 项目复盘里，API 调用费占总成本 67%，30% 的 Token 花在重复 Prompt、过长上下文和无效中间推理上。围绕这张账单，文章拆出 20 个排查点，涵盖量化、缓存、路由、批处理、硬件和 To
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前沿研究
Transformer还没退场，工程账比架构更难改
MoR公开结果称可将KV缓存内存降低约50%，Mamba、RWKV也在争夺长序列场景。但从训练工具到推理框架，行业仍围绕Transformer运转。2026年的架构竞争，关键要看端到端成本能否真正下降。
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AI 实操指南
拒绝被云厂商绑架：两台旧 Mac 本地跑通 14B 大模型实操指南
利用两台闲置Mac Studio（M2/M3 Max），通过llama.cpp RPC分布式推理运行14B开源模型，实测吞吐与云GPU成本对比，附完整部署步骤。
阅读全文抛弃预训练包袱，通研院如何用极简环境跑通物理Agent的常识推理
针对2026年7月具身智能大模型的高昂训练成本与落地幻觉，北京通用人工智能研究院（通研院）提出了一种新解法：舍弃端到端多模态预训练，在极简仿真沙盒中通过物理因果反馈跑通物理Agent的常识推理，为中小具身智能创业团队提供
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AI 实操指南
10B模型如何在单卡RTX 6000上实现毫秒级响应：量化实战
针对 10B 参数量级模型，在 RTX 6000 48GB 显存环境下，对比 FP8、INT4 及混合精度量化的显存占用与推理延迟，提供一套基于 TensorRT-LLM 的具体部署方案与性能实测数据。
阅读全文告别暴力堆数据：2026年大模型训练为何集体转向强化学习？
分析大模型训练从“规模至上”转向“推理能力驱动”的技术拐点。重点拆解 GRPO 算法如何通过取消 Critic 模型降低显存成本，使 7B-70B 小参数模型能通过大规模强化学习实现性能反超，揭示 2026 年模型训练的
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技术应用
GPT-5级模型进内网，先算清三笔显存账
企业评估GPT-5级MoE模型私有化时，GPU报价只是起点。专家路由、KV Cache和FP8适配会直接影响吞吐与账单。先确认权重和授权，再用真实业务流量测试H100、昇腾910D等现有硬件，比照搬云端参数更可靠。
阅读全文Agent账单失控前，企业要先装上“水表”
Agent进入业务流程后，长上下文、重复推理和失败重试都会抬高账单。可执行的做法，是把每次请求归属到团队和功能，设置预算、熔断与人工接管，再用 LiteLLM 这样的代理层统一记录、限额和路由。
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AI 实操指南
向量检索跑不动了：医院和券商如何用 GraphRAG 重建知识库
传统向量 RAG 在跨文档多跳问答、企业术语对齐、表格与图谱混排场景里频繁失灵。GraphRAG 通过知识图谱补齐关系推理与全局摘要短板。本文以三甲医院 DRG 病案与券商投研底稿两个真实场景，拆解从实体抽取、关系建模到
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