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从 AI 招聘到数据标注，Mercor 能否打造下一个 Scale AI？
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商，与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累，为小规模、高难度项目提供灵活方案，虽数据质量待提升，但增长快，2025 年初 ARR 达 7500 万美元，获 1 亿美元 B 轮融资。
蚂蚁抛弃向量推荐！用8B小模型构建「用户“话”像」，实现跨模型通用并拿下SOTA
2026年AI开发者关注爆款大模型应用，个性化是关键。蚂蚁集团和东北大学团队推出AlignXplore+，实现文本化用户建模新范式，有全域通用、极致迁移、实战适配特性，小参数超越基线，未来将继续探索。
AI Pin 们折戟后，第二代 AI 硬件闷声发了大财
过去两年，第一代AI硬件喊出‘杀死智能手机’口号，赚足目光。当下，创业者不再将取代手机作为目标。第二批AI硬件‘边界感’强，专注细分场景，同时，科技巨头正布局全新AI层，‘隐形OS’雏形已现。
Pulsar特性在AI场景中的使用
随着AI发展，架构从单体到分布式演进，消息中间件成关键。Pulsar以存算分离等特性价值凸显，在多模态训练、模型训练、智能体等AI场景有独特优势，如处理超大消息、实现断点续训等。
AI"学霸"也解不出高中题？耶鲁、复旦发布MMSciBench，揭示AI理科推理能力短板
耶鲁、复旦等推出MMSciBench评测基准，揭示主流模型复杂科学推理短板。它有高质量数据、多模态多题型测试和精细知识分类体系。测试发现模型图文融合及推理能力弱，英文推理或效果更好。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
AI是否足够的中立？宾夕法尼亚大学发现AI训练数据中的隐形偏见
宾夕法尼亚州立大学和俄勒冈州立大学研究发现，普通用户难察觉AI训练数据中种族与情绪绑定的偏见，直到AI性能表现出明显偏见才会警觉。不同族裔对偏见感知有差异，黑人更易识别。
88%的公司在用AI，但只有39%吃到真金白银？麦肯锡2025 AI报告来了！
麦肯锡《The State of AI in 2025》显示，88%受访企业用AI，但仅39%获财务回报。多数企业AI在试点，Agent落地少，高绩效企业享红利，AI岗位影响招聘结构。
一篇120页AI4Research（科学研究AI）最新系统性综述
为填补AI在科学研究应用缺乏全面综述的空白，提出AI4Research调查。其主流流程和分类分五个关键领域，各领域细分任务，凸显AI在研究中多样角色，还介绍多学科应用。
AI时代已来，魔幻的大模型投毒事件，我们怎么应对？
央视315晚会曝光针对大模型的蓄意信息围猎，虚构手环经力擎系统包装成科技尖货。黑产靠此吸金，利用技术污染证据链。多方已行动，厂商需提升安全能力，消费者要保持警惕。