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深度访谈：阿里云X平头哥，模型推理提升13倍背后的秘密
这篇深度访谈聚焦阿里云与平头哥，探讨模型推理提升13倍背后的秘密。随着AI焦点转向推理，行业面临算力、成本、监管等矛盾。嘉宾分析推理范式现状与变化，探讨推理加速技术及优化策略，还谈及瓶颈、未来发展及竞争方向。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
当AI从云端“下沉”，Arm如何赋能端侧
端侧AI发展近十年，已进入应用快速拓展期，成为推动消费电子革新重要力量，但面临视觉处理、内存平衡和应用迭代等挑战。Arm推出相关平台与技术，如SME2，提升AI性能与能效，还与厂商合作，持续创新赋能端侧。
SD又回来了！一秒出图，手机就能玩：SD3.5-Flash让专业AI绘画进入“闪电”时代
Stability AI联合萨里大学SketchX实验室推出SD3.5-Flash模型，能在普通电脑甚至手机上快速生成专业级高分辨率图片。它将推理步骤压缩、显存要求降低、出图时间大幅缩短，画质也没明显缩水，还在性能上反超SD3.5M。
数据合成有没有未来？事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产，无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值，还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果，证明高质量数据需专家和管理流程。
5秒出4张2K大图！阿里提出2步生成方案，拉爆AI生图进度条
阿里智能引擎团队针对Qwen最新开源模型，将SOTA压缩水平从80 - 100步前向计算骤降至2步，速度提升40倍，5秒可出4张2K高清大图。已发布Checkpoint，集成到呜哩AI平台。文章还分析传统蒸馏方案问题并介绍团队改进策略。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战，还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司，有信心在预训练和模型性能上超越对手，还提及OpenAI for Science等计划。
刚刚，神话级Fable 5.1来了！
今天，Claude Fable 5.1全平台上线，Mythos 5.1专供特定团队。新模型跑分有断层式代差，还降低了算力门槛。通过重绘金星、设计蛋白等案例展示其科研能力，在编程上也表现出色，同时在安全上采取‘一松一紧’策略。
原力灵机发布Realtime-VLA V2：从遥操作到真实部署，VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告，在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA，解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题，还通过“油门式采集”提升速度，但离人类性能仍有差距。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。