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我在618主场，和3位顶尖技术博士聊了聊
本文讲述了作者在618与京东三位技术博士的交流。长林主导同品判别系统优化，采用模型蒸馏和数据筛选提升效率；星衍负责物流机械臂项目，强调打透场景；初雪专注语音识别，提升识别准确率和探索创新方向。京东还推出TGT计划吸引人才。
Moonshot AI发布Kimi Linear技术报告，采用混合线形注意力架构
Moonshot AI在Hugging Face发布Kimi Linear技术报告，该48B参数模型采用混合线性注意力架构，称超越传统全注意力机制。官方数据体现其优势，模型已开源，社区反应不一，MiniMax则回归全注意力架构。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
故障率降低100倍，微软突破性技术破解AI算力浪费大难题
在AI数据中心，网络链路高故障率制约算力释放。微软在“ACM SIGCOMM 2025”大会公布MOSAIC技术，将链路故障率降100倍，实现50米长距传输、最高68%功耗降低，为大规模AI集群提供支撑。
中国AI Agent产业化参考范本：斑马口语攻克的四大技术难关
2025年AI产业转折，通用大模型落地难，垂直场景成关键。斑马口语作为垂直落地的AI Agent，突破实时交互、语音识别、内容适龄、多模态呈现四大技术难关，为中国AI Agent产业化提供范本。
大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈，核心在于Agentic ROI
上海交通大学联合中科大研究指出，大模型智能体规模化应用有瓶颈，核心在于Agentic ROI 未达实用门槛。研究提出其发展呈「之字形」，先规模提升信息质量，再轻量化降成本。
彩讯股份 CEO 白琳：企业级AI正从技术热潮走向系统化落地
1月31日彩讯股份发布《企业级AI应用白皮书》，CEO白琳接受采访。指出企业级AI正从技术驱动转向应用落地，面临系统性挑战，白皮书梳理发展阶段、痛点与路径，还介绍了‘1+1+N’策略等。
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，在 GitHub 获近 15K Stars，月均下载超 10 万次，被多家行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享技术、挑战等，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
一场对话，我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中，文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上，副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo，从多模态、深度思考等方面介绍技术，还展示其在多场景应用成果。