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大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
Claude Code 究竟牛在哪里？（以及如何在你的 AI 智能体中复刻它的魔法！）
文章介绍Claude Code是出色的AI智能体，比Cursor等好用。它设计简单，提示词和工具弥补模型缺点。作者基于使用经验，给出打造类似智能体的要点，包括控制循环、提示词、工具和可引导性等方面。
发生在CES的六场对话：来自深圳的 AI 硬件“外卷”
2026年CES上，中国硬件力量大量参展，虽面临地缘政治摩擦和签证障碍，但全球市场对中国AI硬件热情不减。AI硬件呈现新趋势，大厂重定义小玩意，初创公司从数据等方面找生存之道，机器人走向工厂和家庭。
8 位 AI Infra 高管复盘 WAIC：当堆砌「暴力美学」触顶，AI Infra 如何求变？
雷峰网与8位参展AI Infra公司的决策者交流，捕捉行业新方向和共识。今年行业关注重心从拼规模转向比效率，Token推理成算力消耗主体，AI工厂和Token工厂共生，未来竞争聚焦效率，不同玩家各有优劣。
让LLM不再话痨，快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境，效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架，通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统，让模型能自主决策思考模式，实验显示它提升了效率和准确率，还具强泛化性。
多邻国的「AI-first」到底是什么？｜AGIX投什么
本文深度访谈多邻国联合创始人及CTO Severin Hacker，探讨其“AI-first”策略。多邻国自成立就确立该理念，AI提升内容创作效率、实现新功能，在运营多方面应用，还分享早期教训、产品策略和团队文化等。
模型训练篇｜多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
新Vidu Q3参考生，这是冲着「剧」来的！万物皆可参考：特效音效场景都备好了
生数科技Vidu Q3发布参考生视频，为剧而生，万物可参。它能凭几张图和Prompt生成影视级特效、音效和场景。实测显示其特效、音效、场景表现出色，还解决AI视频创作痛点，兼顾专业与普惠。
刚刚，首个能在机器人上本地运行的具身Gemini来了
谷歌DeepMind推出Gemini Robotics On-Device，这是首个可部署在机器人上的VLA模型，无需联网，能让机器人适应新任务和环境。还将发布SDK助开发者评估。此外，谷歌下调Gemini免费额度，推出图像生成模型Imagen 4和Imagen 4 Ultra。