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SRO赋能Qwen-2.5-VL推理性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但多模态大型语言模型推理能力扩展遇阻，如冷启动初始化不足等。提出SRO三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1平均性能提升16.8%。
不可思议！400B大模型在iPhone上跑起来了
一个跑在 iPhone 17 Pro 的 A19 Pro 芯片上的 400B 大模型 Qwen3.5 - 397B - A17B 引发关注。这源于 Flash - MoE 开源项目，它摒弃现代 AI 框架，回归底层开发，实现消费级硬件上大模型交互级速度运行。
豆包背后的“超算大脑”：字节ByteRobust系统跑20多万张GPU，性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025，部署于超20万张GPU平台，9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障，由控制和数据平面构成，能自动发现修复故障，提升训练效率与稳定性。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
黄仁勋出手！45倍性能暴涨，英伟达定义物理AI新纪元
在SIGGRAPH 2025上，英伟达发布「物理AI」全家桶。展示完整生态，含新硬件、仿真平台和AI模型。如RTX PRO 6000服务器显卡性能涨45倍，还推多款模型，应用于多领域，推动物理AI落地。
让LLM互相“审稿”：简单的LLM Collaboration/Ensemble方法实现7%性能提升
文章提出LLM-PeerReview方法，受学术同行评审启发，含评分、推理、选择模块。采用‘翻转三元评分技术’减少偏差，实验显示该方法超单一LLM及LLM Ensemble基线，性能提升显著。
AI 集成的智能 Profiling 实践：从性能分析到优化闭环
本文由韩钦亭撰写，分享了在已有 Profiling 平台引入 AI 智能辅助模块的实践。介绍了设计思路、工程实现、应用成效，对比不同大语言模型，通过实际案例展示优化效果，还探讨了 AI 在性能优化场景的未来潜力。
学会“吃一堑长一智"，性能飙升11%！XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能，将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中，通过视觉接地提取和检索知识，在多个基准测试中显著提升性能，还展现出跨模型迁移性。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力，性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但扩展到多模态大语言模型遇阻力，如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。