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从数据到决策：AI 驱动的 Quick BI 架构设计与实践
阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧，介绍阿里云 Quick BI 从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的进化，解析领域大模型与 BI 引擎协同设计等技术权衡，为行业提供可复用技术范式。
大模型可否胸有成竹？探索LLM推理与自信心的关系 | 直播预约
本次全英文直播将探讨大语言模型推理能力扩展瓶颈，介绍以置信度为核心的推理视角，展示“自确定性”指标及应用，还会讨论方法有效性和“基于置信度的推理”意义。
LLM也会emo，Claude玻璃心、Gemini社恐，Kimi/GLM/ DeepSeek如何？
华东师大和复旦大学研究8大模型家族是否有“情感链”。实验覆盖8大家族20+模型，发现各家族有独特“人设”，如Claude像“文艺青年”。还揭示模型在不同情境下的情绪变化及影响，给出实用建议。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式，「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」，迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准，还提出预测性感知范式，在空间认知任务上有提升，相关论文值得视频多模态研究者参考。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
从社区数据出发，再看大模型开源开发生态全景与趋势
蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法，呈现生态新变化，还分析技术趋势、开发者分布，提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。
扩散LLM推理新范式：打破生成长度限制，实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门，但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL，赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力，在性能和计算效率上有提升。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
万字长文！大模型(LLM)推理优化技术总结（非常详细）
文章聚焦大模型推理优化技术，介绍推理过程分预填充与解码阶段，还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等，如多查询注意力减少内存，FlashAttention 优化计算顺序。
CoT推理大溃败？哈佛华人揭秘：LLM一思考，立刻就「失智」
新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」，使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中，用CoT推理模型准确率下降，还总结了四大模式，并提出四种缓解策略。