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马斯克刚刚真把 𝕏 平台推荐算法给开源了，核心也是Transformer
𝕏平台（原Twitter）将全新推荐算法开源，由与xAI的Grok模型相同的Transformer架构驱动。该算法预测用户行为对帖子排序。此前平台因算法问题被调查和罚款，开源或有此原因。
从极速复制“死了么”APP，看AI编程时代的技术选型
本文以复刻‘死了么’APP为例，分析AI编程时代技术选型。介绍开发工具，如Qoder；给出技术选型原则，像选声明式技术栈；还阐述Supabase优势，能降后端复杂度、省运维成本。
缩放定律Scaling正慢性死亡，算力收益递减，AI的下一个增长极是模型如何交互
前Google Brain科学家Sara Hooker论文指出，统治AI十年的缩放定律Scaling走向慢性死亡，算力收益递减，研究重点将转向推理时算力和模型如何交互，还分析了算力崇拜兴起、缩放法则裂痕及未来方向。
都是TOP人才！跑遍全球，和机器之心共聚AI学术顶会
2025年AI加速发展，技术迭代快。机器之心围绕多场AI学术会议，在8座城市开展11场活动，有论文分享会和人才Meetup。2026年规划新活动，邀各方伙伴加入。
苹果光速撤回RLAX论文：用了谷歌TPU和阿里Qwen，作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX，用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型，还介绍其架构、策略支持等，实验结果亮眼，也分享 Debug 过程。
微前端：迈向现代化前端架构的社会技术之旅
文章指出微前端不仅是技术模式，更是组织工作新范式。介绍其适用场景、演进现有系统方法，处理路由等跨领域问题策略，还强调它能让前端独立于后端现代化，实现渐进式变革。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
文章围绕基于AI大模型的故障诊断与根因分析展开，介绍项目背景、目标与原理，阐述要解决的运维痛点及技术架构、知识库构建，还提及ReAct模式实现、Dify工作流及ClaudeCode对比，目前根因定位成功率有所提升。
首个完整开源的生成式推荐框架MiniOneRec，轻量复现工业级OneRec！
中科大LDS实验室与Alpha Lab团队联合开源MiniOneRec，是生成式推荐首个完整端到端开源框架。它验证生成式推荐Scaling Law，可轻量复现OneRec，提供一站式训练与研究平台，技术优势明显。
ICCV 2025 | 港科、牛津大学发布AlignGuard，文图生成模型可规模化安全对齐框架
随着文图生成模型广泛应用，其安全防护机制有限。ICCV 2025上，港科、牛津大学推出AlignGuard，是文图生成模型可规模化安全对齐框架，通过生成CoProV2数据集等实现安全对齐，实验效果佳。