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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。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
里程碑时刻！首个100B扩散语言模型来了，技术报告揭秘背后细节
蚂蚁集团与高校联合团队推出 LLaDA2.0 系列扩散语言模型，其中 LLaDA2.0 - flash 参数量达 100B。技术报告披露细节，其解决了 dLLM 做大做强难题，性能比肩 AR 模型，为扩散模型工业化带来转机。
多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
Auto Research时代，AI Scientist的第一场药企实习考验｜甲子光年
AI Scientist从大模型做题家进化为自动化科研助手，但从demo到应用面临买单难题。Phylo等团队构建BiomniBench评估框架，让AI做药企真实数据分析，结果显示AI表现超人类实习生，且有速度和成本优势，但也存在偏科问题。
硅谷今夜学中文！Cursor被曝「套壳」国产，AI顶级人才全是华人
新智元报道，硅谷AI圈现神奇现象，不会中文难进核心团队。海外模型频“偷师”国内开源模型，如Cursor的Composer思考时说中文，Windsurf用GLM-4.6微调。国内开源模型量大管饱、性能好还便宜，能力稳居第一梯队。
4万星开源项目被指造假！MemGPT作者开撕Mem0：为营销随便造数据，净搞没有意义的测试！
高人气开源智能体记忆项目Mem0在论文中称在LOCOMO上打败所有人，MemGPT联合创始人公开指控其测试无意义、数据造假。二者都为解决大模型长期记忆问题，Letta认为能力比工具重要，并给出评估智能体记忆能力的方法。
全球首个英伟达含量为0的万亿模型，成了海外开发者的抢手货
美团推出LongCat-2.0，是首个在国产算力上实现全链路训推闭环的万亿参数模型。它多项性能强，适配主流编程工具，架构设计原创，还证明了国产算力有支撑大模型迭代的能力，训推成本更低。