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拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式，包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划，分析其优缺点、适用场景，还给出优化方法。
京东广告大模型实战：GRAM 架构如何在 50ms 内完成生成式推荐？
流量红利见顶，广告营销转型遇挑战。京东张泽华在大会公开应对方案，介绍 GRAM 架构，实现意图与商品语义对齐，控制推理时延，解决冷启动等问题，还分享算法与知识工程实践。
别只用AI写脚本了，现在AI打广告可真是城会玩了！
如今广告玩法新颖，AI能识别短剧画面插入广告，还能生成贴合IP的番外短片。巨量引擎升级的品星云AI营销，打通“洞察 - 创作 - 投放 - 复盘”全流程，重构AI营销玩法，让决策回归简单。
AICon 2025 深圳回顾：AI Agent 爆火全场，管理与推理优化成新焦点
2025年8月22 - 23日，AICon全球人工智能开发与应用大会在深圳落幕。70+嘉宾、800+开发者与企业代表参会，议题覆盖AI Agent、推理优化等。AI Agent成全场焦点，企业管理议题意外走红，展示了AI深入各领域的趋势。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
企业官网GEO优化：可直接复制JSON-LD+llms.txt模板（适配AI推荐）
文章提供企业官网GEO优化方案，含首页、FAQ页结构化代码及llms.txt模板，还有通用FAQ选题。介绍使用方法、上线校验步骤和生效判断标准，助企业适配AI推荐。
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI：大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验，分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践，如让 LLM 理解业务、智能选表等，还提及系统架构、算法服务，最后总结上线效果并展望未来优化方向。