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从辅助工具到智能决策，大模型如何改变人才选拔方式？
随着大模型应用拓展，企业人力资源管理成落地热点。阿里巴巴技术专家程鹏认为，大模型在人才选拔与培养中有效率、个性化、客观决策等颠覆性价值，也面临落地挑战，还分享应对策略等内容。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
60%情况下，主流大模型没理解风险只是装懂！别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险，存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语，推出Benchmark研究该现象，还介绍了数据集生成流程及评测指标。
性能翻番背后：讯飞与昇腾，如何用国产算力炼就大模型？｜甲子光年
在全球AI竞争激烈背景下，科大讯飞与华为昇腾深度合作意义重大。双方合作历经四阶段，实现性能提升与技术突破，还通过软硬件协同构建AI自主发展竞争力，加速大模型行业落地。
大佬观点汇总之「AI 席卷下即将发生的事」。Hinton：人类要完！马斯克：要往好的方面看
文章汇总大佬对AI发展影响的观点，提到编程工作或短期内被AI大量取代，白领首当其冲，GDP将增长但人类工资会跌，年轻人面临危机，AI公司或成攻击目标，Hinton担忧，马斯克乐观。
1/15成本，实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR
给AI生成作品打水印成行业共识，但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark，成本仅为Meta模型WAM的1/15，在多任务中表现优异。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
AI 不会杀死初级开发者——但你的招聘策略可能会
文章指出在 AI 编码普及的行业，初级开发者角色转变但不可或缺。AI 虽自动化部分任务，却带来新挑战与期望。初级需培养新技能，避免过度依赖，公司也应调整招聘、培养和评估方式。
Meta CEO X 微软 CEO 对话解读：「蒸馏工厂」为何成为开源的魅力之源？
Meta CEO Mark Zuckerberg 和微软 CEO Satya Nadella 在 LlamaCon 2025 闭幕会议对话，探讨AI对技术平台等影响，如使文档、应用和网站界限模糊，还谈及开源与闭源模型战略价值及‘蒸馏工厂’概念。
干货 | 算法岗校招经验分享+吐槽
作者分享算法岗校招经验与吐槽，涵盖个人背景、校招结果、面经。分析算法岗就业、算法与开发差异等情况，给出刷题、实习等方面建议，鼓励校招失利者别灰心。