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AI Infra入门干货总结：大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码，以Llama 3为例，聚焦Decoder-Only架构LLM，介绍推理各环节及张量维度变化，讲解连续批处理和Paged Attention概念，还阐述推理流程、采样策略等，最后总结相关拓展内容。
Google新研究：降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文！
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念，剖析RAG系统失败原因并给出解决方案，对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
从Foundation Model到Physical AI，三星「杀入」大模型核心战场
三星正快速进入大模型核心战场，构建Foundation Model体系，采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系，由AI Model TF团队推进，负责人是唐业辉。
全球68%科研人压力爆表，高校AI人才集体大逃亡！
高校AI科研「内卷」加剧，经费缩水、压力增大。爱思唯尔数据显示68%科研人发论文压力暴增，面临时间与资源双重困境。杜克大学陈怡然教授分享看法，工业界崛起，高校面临转型。
评论送书 | 奇点何时到来？AI会成为人类的威胁吗 ？
文章从非线性非平衡多自由度系统的视角，探讨生成式AI未来发展态势，对‘规模扩大至临界点会实现奇点’及‘AI成人类威胁’的观点存疑，指出人类滥用AI才是现实威胁。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。
从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战
这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分，阐述阶段划分、Agent 演进等，还提及人工关卡、门禁脚本等要点，总结了经验与限制。
具身智能开始进入「下半场」：从会干活到干完活
具身智能正处热门，国内今年上半年赛道融资额高涨。但钱与落地有落差，拉格朗日具身技术自研 Agentic OS，采用分层智能架构处理工程问题。还推动工序重构，制定技能矩阵和排期计划，其团队背景多元，赌让机器人干完活路径。
国产大模型新SOTA：蚂蚁万亿级旗舰模型赶超GPT-5
蚂蚁集团开源万亿参数旗舰大模型Ling-1T，属Ling 2.0家族。它激活比例低降低运算成本，训练有“Ling缩放定律”等方法，多项测试超主流模型，不过处理超长上下文成本较高。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。