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翁荔陈丹琦加盟的840亿AI公司，公开第二篇论文
明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文，主题为“Modular Manifolds”，通过统一框架约束和优化网络不同层/模块，提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路，若应用于大模型，训练效率和稳定性将大幅提升。
Java 30周年献礼：新LTS版本Java 25，服务器内存砍掉22%，AI开发起飞
2025年9月16日，Oracle推出Java 25，这是继JDK 21后首个LTS版本，官方提供八年支持。它含18个JDK增强提案，目标是优化AI运行、安全防护等，在省内存、提速度、简语法等方面均有显著改进。
核心模型被曝蒸馏DeepSeek？前女友一纸控诉，曝出欧版OpenAI塌房真相！
曾被誉为「欧洲OpenAI」的Mistral AI陷入「抄袭」丑闻。前员工在分手小作文爆料其核心技术蒸馏DeepSeek，却误导外界为自主RL成果。此前也有博主发现二者特征相似。蒸馏本身没错，缺乏透明度才是关键问题。
追剧不断网，可能背后有个AI在加班，故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题，提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型，初始准确率低，经框架优化后，Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%，超人工水平。
被曝蒸馏DeepSeek还造假！欧版OpenAI塌房了
被誉为欧洲版OpenAI的Mistral被离职员工爆料多项黑幕，其最新模型疑似直接蒸馏自DeepSeek，却包装成RL成功案例，歪曲基准测试结果。此前就有人发现其模型与DeepSeek相似，目前官方暂无回应。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？｜甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移，Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难，后训练方法也在进化，如采用SFT+RL等，还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。
深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？
昨晚，月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型，同步上线更新 API，价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA，展示出领先能力，还介绍训练关键技术，或成模型智能进化关键。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX，打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点，实验验证其性能提升显著。