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92亿美元创纪录营收背后，AMD从英伟达手中“抢”走了什么？｜甲子光年
美国当地时间11月4日，AMD公布2025财年第三季度财报，多项数据创纪录，已悄然抢夺英伟达在AI领域市场。其崛起基于GPU、CPU及软件层面战略部署，在中国市场也有独特策略，但转型仍面临风险。
训练成本暴降99%，35秒出1分钟高清视频！英伟达MIT等引爆视频AI革命
英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构，其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署，重新定义AI视频生成效率极限。
“像把大象塞进冰箱一样困难”，端侧大模型是噱头还是未来？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播聚焦端侧大模型，探讨其落地挑战与破局思路。专家指出端侧部署有隐私、可用性等优势，但面临内存、精度等难题。华为、支付宝等分享方案，还探讨应用场景、商业模式及未来趋势。
通用模型无法完全理解用户，AI产品的下一站是上下文的战场｜对话AI知识助手remio
量子位智库对话remio创始人汪源，探讨其开发初衷、核心价值等。remio主打无感自动化，成用户第二大脑，有信息捕获、管理等功能，数据本地存保隐私。还聊了目标用户、指标、功能及应对竞争等。
配置驱动的动态Agent架构网络：实现高效编排、动态更新与智能治理
本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构，解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等，还提及 Agent Studio、执行引擎等，阐述运行部署、协作、治理，提供通用可落地范式。
6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
9K Star 开源工作流爆火！超轻量直观的AI Agent 工作流构建器！
在AI应用开发领域，将大语言模型与业务逻辑和外部工具结合是重点。GitHub上获9K Star的Sim项目是AI Agent工作流构建器，提供Figma式拖拽界面，无需手写代码，降低配置、调用和部署门槛。
一句话，性能暴涨49%！马里兰MIT等力作：Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现，AI性能提升一半靠模型，一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK，发现DALL - E 3性能提升中，模型升级贡献51%，提示词优化贡献49%。
京东发布业界首个/开源/高完成度/轻量化「通用AI智能体产品」。
京东跨界推出业界首个开源高完成度轻量化通用智能体产品JoyAgent - JDGenie。它开箱即用、轻量可自部署，内置多种子智能体与工具，还给出二次开发示例，有多层次多模式思维等创新点。