2026 AI 元年：大模型到智能体的技术落地革命
2026 年被公认为 AI 元年，核心标志是 AI 发展重心从大模型的理论探索转向智能体的规模化落地。历经 2022 年以来的技术沉淀，GPT、文心一言等大模型构建起坚实的能力底座，支撑智能体实现 “感知 - 决策 - 执行 - 优化” 的闭环能力，完成了 AI 从 “能理解” 到 “能行动” 的关键跃迁。本文聚焦这一变革，剖析技术演进、产业价值与落地逻辑，梳理核心挑战并展望未来趋势，为把握产业智能化转型提供精准参考。
外包项目提效的另一种路径：多模型 AI 的工程价值
外包行业提效困局日益凸显：需求多变、人员流动、周期压缩。单模型AI仅局部优化，难破系统瓶颈。多模型AI以工程化协同替代“人海战术”，通过任务分派、异常降级、流程固化，提升交付稳定性与可扩展性，正成为外包效能升级新路径。
一文详解Kimi的AI Agent如何跑在阿里云上
Kimi携手阿里云，基于ACK与ACS Agent Sandbox构建端到端Agent基础设施：实现秒级沙箱启动、万级并发弹性调度、会话级状态保持及强安全隔离，支撑“深度研究”“OK Computer”等智能体产品稳定高效运行。（239字）
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
本文介绍淘宝搜索如何通过RTP-LLM框架，创新实现大Batch调度、批次内KV缓存复用及MoE Kernel动态调优，成功落地3.5B MoE大模型相关性计算，在严苛500ms延迟约束下保障性能与稳定性。
Playwright企业级测试架构设计：模块化与可扩展性
本文分享基于Playwright的企业级测试架构实践，聚焦模块化（四层分层+增强POM+组件化）与可扩展性（配置管理、插件机制、数据驱动），并涵盖并行执行、CI集成、健康监控等关键能力，助力测试体系高效、稳定、可持续演进。
(WTMBiLAT诊断网络)9基于WMSST结合MCNN-BiLSTM-Attention的故障诊断研究附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
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内容介绍
0、WMSST介绍
小波多尺度同步压缩变换（Wavelet Multisynchrosqueezed Transform, WMSST）作为一种近年来在轴承故障诊断领域崭露头角的高精度时频分析方法，正发挥着日益重要的作用。该方法以连续小波变换（CWT）为基石，通过多尺度的同步压
