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C端热战，B端暗涌：大模型真正的战场才刚刚开始 | 《中国大模型落地应用研究报告 2025》正式发布
InfoQ研究中心联合中欧AI与管理创新研究中心发布《中国大模型落地应用研究报告2025》，从驱动因素、C端产品现状到B端落地现状，勾勒大模型应用转折期的图景，分析应用难的原因及各端现状。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
OpenAI 不想再「跪着」买显卡了
《金融时报》消息，OpenAI 正和博通合作自研代号“XPU”的 AI 推理芯片，2026 年量产。其不仅在芯片发力，还在硬件、应用和算力基建多线出击，不过自研芯片也面临资金、人才和软件生态等问题。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
微软上线Deep Research：OpenAI同款智能体，o3+必应双王炸
今天凌晨微软在官网宣布，Azure AI Foundry中上线Deep Research公开预览版，这是支持API和SDK的OpenAI高级智能体研究能力产品。它通过必应搜索与GPT系列模型深度协同，将研究流程全面自动化。
黄仁勋人生第一推，把硅谷劈成了两半！
7月24日晚，黄仁勋在X首发帖，公布25家联署的‘开源为什么重要’公开信，引发关注。马斯克、奥特曼等表态支持，但OpenAI等闭源三巨头缺席。信中为‘蒸馏’正名，凸显‘扩散派’与‘稀缺派’矛盾，中国开源模型崭露头角。
OpenAI解密大模型失控：它不是变坏，而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge，解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令，给出系统＞开发者＞用户＞工具的指令层级结构，设计数据集训练模型遵循高信任等级指令，提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
SOTA级的Embedding模型！F2LLM模型、数据、代码全部开源，人人可用
Embedding 模型应用广泛，但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM，含 0.6B、1.7B、4B 系列模型，仅用六百万数据微调基座，在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
众所周知视频不能P？北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究：视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高，传统流程繁琐，现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法，能实现视频主体多种编辑操作，还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型，团队还探索全景级可控视频生成。