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微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
看完快手这场沙龙，我对生成式推荐的判断变了
作者参加快手技术沙龙，认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进，如OneReason让推荐系统学会思考，Pool - Rec解决算力问题，OneSearch V2和GR4AD用于场景实践，还举办LLM - Rec挑战赛。
ICLR 2026 | ProSafePrune：一剪见效，告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune，被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪，降低过度拒绝率，不损安全防御能力，还提升通用任务性能，为 LLM 安全部署提供新思路。
告别 AI 土味审美！Kimi K2.5 实测：扔个视频复刻 iOS 级丝滑动效
Kimi 上线 K2.5 模型，前端审美佳，接近 Gemini 3，增强多模态识别，支持视频。测试显示它能按要求生成漂亮网页，还可通过反馈迭代。它对设计师和普通人帮助大，且 Agent 模式任务完成率高。
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能，通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题，识别重叠神经元，用HSIC选最优桥梁语言，在多任务实验验证其有效，揭示多语言机制规律。
为防AI刷题，Nature等顶刊最新封面被做成数据集，考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准，用顶级期刊最新封面构建测试集，评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务，发现顶尖模型有局限，还提出DAD方法提升表现，采用双重动态机制。
为什么Claude Code 如此好？「以及如何在自己工作流中复刻Claude Code体验」
本文分析Claude Code好用的原因及如何复刻其体验。作者抓包分析其请求后给出要点，如可调试性优先、保持单一循环、LLM搜索优于RAG等，还阐述控制循环、提示词、工具等设计方法。
实测可灵O1，AI视频界的Banana也来了。
可灵推出全新多模态视频大模型可灵O1，融合多种视频生成与修改能力。实测显示，它能实现视频内容增删、特定内容修改、扣绿幕、动作迁移、风格更改等功能，虽有局限，但开启用嘴改视频新时代。
Seedance 2.0现象级刷屏！深度测评：复杂场景贼稳，连asmr都会？
字节上线的Seedance 2.0全网刷屏，马斯克怒赞，外国网友催更。它在多模态输入上升级，画面一致性更稳可控，还有一镜到底、完整剧情输出功能，视频长度和音效也能DIY，虽有小bug，但日常创作够用。
美团新独立APP，点不了菜只能点AI
美团新开源LongCat-Flash-Omni模型，支持多模态，在全模态基准测试达开源SOTA水准，推理快且全模态能力强。实测交互体验丝滑，其迭代逻辑清晰。该模型成功源于架构创新，美团靠软硬件结合实现虚实连接。