TripleTen 调查：各行业 AI 采用率差异揭示其他行业可借鉴的路径
TripleTen 2026 年调查显示，48% 金融从业者被要求使用 AI 聊天机器人、32% 被要求自动化部分工作流程，而医疗为 18%、教育为 25%。79% 的受访员工被要求学习至少一项新技能，但仅 30% 的管理者将判断 AI 输出对错列为绝对必备。员工主导的 AI 创新中 88% 成为公司标准做法。
#数据/训练
MIT Technology Review · AI
Latent Space Dyna Robotics 联合创始人 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与长程机器人自主
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 播客中讲解 Dyna-2 世界动作模型，该模型基于超过 100 万小时人类视频预训练，用预测未来视频来引导机器人动作。
Berkeley AI Research 智能免费之后怎么办：面向、属于、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 的 Aditya G. Parameswaran 等人提出，随着推理成本大幅下降、接近免费，数据系统需应对三类新挑战：为智能体设计的数据系统、管理智能体集群的数据系统，以及由智能体合成数据系统。
Berkeley AI Research 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队发布综述，分析并行推理领域进展，重点讨论自适应并行推理——让推理模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、启动多少并发线程以及如何协调。文章梳理了 self-consistency、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!