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小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。
Anthropic：上下文工程在AI Agents的正确打开方式！
在‘提示工程’后，‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸，因信息过多模型会‘失焦’，上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
字节开源了一款多模态神器！BAGEL上线，超越Qwen2.5-VL，媲美SD3！
多模态AI发展进入新阶段，字节跳动开源通用多模态大模型BAGEL。它支持多模态输入输出与思维链推理，性能超Qwen2.5 - VL等，安装使用友好，有多种应用场景。
1200行代码逆袭！DeepSeek工程师开源轻量级vLLM，吞吐量逼近原版
开源 vLLM 可提升 LLM 推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek 工程师俞星凯开源轻量级 Nano - vLLM，代码仅 1200 行，基准测试中吞吐量逼近原版，项目已在 GitHub 获 200 多 Star。
奖励是假的，能让Qwen提升25%性能却是真的！
华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。
你天天用的Claude和Codex，Meta内部不让随便用了
今年5月Meta给工程师划红线，限制用Claude Code和Codex，因其太好用。Meta组建团队自研编程助手MetaCode，担心外部模型输出渗进训练数据，出现“蒸馏陷阱”，且能省钱。
截击英伟达！OpenClaw狂吞Token，北大系芯片黑马剑指2000 Tokens/s
NVIDIA GTC 2026前夕，AI推理赛道竞争激烈。北大系寒序科技宣布融资，首颗样片测试跑通，单位面积带宽达100GB/s/mm²，下一代「MRAM+SRAM」架构目标2000 Tokens/s，挑战英伟达。
Rust 天花板级大神公开发帖找工作：3000 次核心提交，不敌 “会调 OpenAI API、用 Cursor”？
Rust 编译器核心贡献者 Nicholas Nethercote 和 Michael Goulet 因团队缩编等原因公开找工作。Nicholas 称 AI 吸走大量资金与注意力，使 Rust 项目资源减少。同时，Unix 联合创始人质疑 Rust 能否取代 C。
AI产业链投资大逻辑：第三集
本集围绕AI产业链投资大逻辑，从底层的电展开。指出AI瓶颈正从GPU扩散到电力，存量核电资产因AI数据中心需求变得值钱，还引出'过渡期与终局'核心判断框架。
DeepSeek开源的文件系统，是如何提升大模型效率的？
2月28日，DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势，深入解读3FS的组件、CRAQ协议等，还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。