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95%的人还在手动提取数据，用这个工具秒变结构化
文章介绍Google开源的LangExtract，它基于大语言模型，能将非结构化文本转为结构化数据。有精准溯源、少样本定义等6大优势，可3步完成安装配置，还介绍基础使用、长文档处理、多模型支持及实战案例等内容。
上线不到一年，收徒百万，首个真人级AI导师技术底牌首次曝光
2025年初，与爱为舞落地国内首个真人级AI一对一导师产品「爱学」，上线不到一年有超百万学员使用。它突破传统AI教育局限，自研全栈技术体系，从多方面打造优质AI导师，为AI Agent规模化落地定义范式。
仅4人28天！OpenAI首曝Sora内幕：85%代码竟由AI完成
OpenAI团队揭秘安卓版Sora APP构建内幕，4人团队28天完成从0搭建，约85%代码由AI智能体Codex完成。Codex可自我迭代，在多方面表现出色，但也需人类指导。团队分享了与Codex协作的经验和技巧。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
NVIDIA技术沙龙《强化学习流水线优化：性能分析与 Rollout加速》演讲笔记
该演讲笔记围绕强化学习流水线优化，强调用Nsight Systems做性能分析，介绍在Ray Actor添加参数及解读文件方法。给出训练/生成参数优化技巧，如Actor训练和Rollout优化，还以Qwen 2.5 7B等模型为例总结参数调优经验。
让强化学习快如闪电：FlashRL一条命令实现极速Rollout，已全部开源
清华AIR、字节联合团队曾发布DAPO实现大规模LLM强化学习。刘力源、姚峰团队发现DAPO-32B中rollout生成是瓶颈，推出FlashRL，应用INT8/FP8，用TIS解决不匹配问题，加速显著且不牺牲性能，一条命令即可使用。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
o3-pro答高难题文字游戏引围观，OpenAI前员工讽刺苹果：这都不叫推理那什么叫推理
OpenAI“最新最强版”推理模型o3 - pro引发关注。首位全职提示工程师给它设难题，它推理后答对。OpenAI前员工借此讽刺苹果。各大评测榜单显示其表现与官方有差异，苹果&SpaceX前工程师分享使用心得，肯定其表现。
苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5？三行代码即可接入 Apple Intelligence，自曝如何做推理
今年 WWDC 大会上，苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型，含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行，改进工具使用与推理能力，评测显示设备端模型表现优。
八年孤独，Iceberg 赢得世界
本文讲述 Iceberg 的发展历程、技术特性、用户案例及商业生态。它从解决 Hive 痛点孵化，经开发者、客户、厂商推动成开放表格式标准。其 V3 Spec 补充短板，社区开始构想 V4 。诸多科技大厂深度使用并贡献代码。