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「2025 AI 实战手册」，年收入破亿的 AI 公司都在干什么？
硅谷 ICONIQ Capital 团队发布 2025 年度「The State of AI」报告，围绕 AI 产品落地，通过问卷收集 300 家 AI 公司高管回答，从开发、定价等五方面剖析 AI 产品端到端流程，还对比了 AI 原生和赋能型公司产品发展。
AI编程Token消耗降低神器：RTK（Rust Token Killer）实战指南
文章介绍RTK（Rust Token Killer），它能在CLI命令输出到LLM上下文前智能过滤压缩，节省60 - 90%Token。文中说明了其原理、特性、压缩策略，还给出安装配置步骤、实测数据及使用建议。
让 Claude 自己循环干到完成——Ralph Loop 原理与实战指南
文章介绍了Ralph Loop技术，它由程序员Geoffrey Huntley发明，核心是让AI持续工作直到外部验证通过。对比了与主流Agent框架的差异，还列举其真实战绩、使用方法及适用场景。
AI 推理精细化流量治理实战：RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流，传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic，其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’，解决队列头部阻塞和并发效率受损问题，还与阿里云百炼网关合作。
不增加人手，项目效率飙升45%，OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论，将重复工作自动化，使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成，还涉及任务分配、验证策略等。
最强DeepResearch！通义DeepResearch-30B开源实战：模型部署+LangGraph+A2A全攻略
阿里发布全开源项目通义DeepResearch，在研究任务评测中表现出色，底层是30B的MoE专用推理模型，资源需求低。文章演示了基于该项目构建本地化端到端DeepResearch助理的方法，包括模型部署、Agent实现等。
从繁杂技巧到极简方案：ROLL团队带来RL4LLM新实践
当前RL4LLM领域发展快但存在标准、结论不一及机制解释不足等问题。阿里巴巴淘天集团和爱橙科技联合高校基于ROLL框架研究，评估关键技术组件，提出简化算法Lite PPO，在多基准上表现佳。
千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。
大模型狙击黑产：挚文集团社交生态攻防实战全揭秘
挚文集团生态技术负责人李波在AICon大会分享大模型在社交生态落地实践。介绍集团生态问题，提出构建治理框架，还阐述多模态大模型研发方案、细粒度用户画像建设及审核侧应用，最后总结现状并展望未来。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。