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大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践，包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题，阐述选型Flink K8s Operator模式的原因，还提及任务状态观测、环境资源成本等，分析核心问题并给出解决方案。
AI破解500年《纽伦堡编年史》天书！仅用1小时，隐藏惊天真相被揭开
500年前《纽伦堡编年史》中的手写注释难倒人类学者，Gemini 3.0 Pro仅用1小时就给出解读，识别出注释与圣经年代学体系计算有关。它攻克视觉识别、解读缩写、还原历法转换表三大难题，展现惊人能力。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。
中兴发了一篇论文，洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级，AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境，勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等，还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势，介绍了中兴的探索实践。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
TileLang深入详解-第三章-Kernel，Buffer，并行控制和矢量化
文章详细介绍TileLang核心编程构造，包括Kernel函数、Buffer和并行控制等。阐述其计算定义、并行与循环控制方式，还提及性能优化的矢量化访存，给出代码示例，并分享源码里形状、并行域和线程的最佳实践。
顶会SOSP'25最佳论文，被一个国产自研操作系统拿下
国产自研开源操作系统星绽的学术论文获顶会SOSP'25最佳论文。它专注高可扩展内存管理研究，兼顾性能与安全。星绽由多单位联合研发，用Rust语言，解决传统系统难题，已有多篇论文被国际顶级学术会议录用。
中移动九天团队MultiPL-MoE：全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE，耦合两层专家选择机制优化，实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。