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刚刚，高盛发布26页深度 AI 报告：谁将为GPU的饥渴买单？
高盛发布26页《Powering the AI Era》报告指出，AI服务器农场吸电速度远超电网扩容，引发电力危机。报告分析电力供应来源、应对策略等，还提到数据中心供需缺口扩大，电力成AI最大瓶颈，中国公司或因电力等优势成劲敌。
「只参与，不参赛」奖牌数却仅次于宇树，这个幕后玩家如何做到的？
2025年世界人形机器人运动会，宇树科技获奖最多，没参赛的加速进化T1获奖牌数排第三。这家新公司选不同发展路径，重产品与生态，技术应用于多场景，有望成行业‘苹果’。
在WAIC，比起看机器人打拳，人们更想知道怎么用AI赚钱
7月27日普通观众参观日，WAIC现场火爆。本届大会规模为历届之最，机器人与模型厂商纷纷展示落地应用。机器人从“能动”走向“会干”，模型厂商聚焦场景，投融资锚点转向商业指标。
AI 落地实录：我们如何重构业务流程与组织协作
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀网易蓝师师、腾讯张瀚元、国际头部 ERP 企业吴云，探讨 AI 重塑业务价值与提升效能。分享各行业 AI 提效实践、业务重塑案例，还讨论 AI 应用方向及落地挑战等。
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
一个标点就能迷惑LLM-as-a-Judge！
论文揭露惊人漏洞，一个标点或通用推理开场白就能欺骗最先进的LLM裁判，导致强化学习训练崩溃。研究通过实验验证漏洞，提出Master - RM模型，其FPR近乎0%且保持通用裁判能力。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
R1时代，RAG-Retrieval技术总结与展望~
RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码，支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告，设计评估框架，未来探索RL在检索领域应用。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
微软重磅开源 Copilot！64 岁 VS Code 创始人亲口承认：眼红 Cursor，但真正价值在后端，它“抄”不过去！
在 Build 2025 开发者大会上，微软正式开源 GitHub Copilot Extension for VS Code 项目。VS Code 创始人 Eric 表示眼红 Cursor，认为真正价值在后端。微软认为现在开源时机成熟，希望复制 VS Code 开源成功路径。