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AI 企业 Day 0 出海，如何少走技术弯路？
InfoQ与多家AI出海企业交流发现，很多企业放弃常见Agent平台和流行框架，选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品，构建完整基础设施图谱，解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
对话唐波 x 伍斌：OpenClaw 最强的地方，为什么也成了它最大的短板？ | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命，对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势，后成短板，还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
企业级OpenClaw最强拍档来了！万亿参数的国产多模态大模型，刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。
阶跃新模型快到“没推理”！印奇上任，果然气势一新
印奇上任后，阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash，总参数196B，支持256K上下文窗口。它推理快，适配多家芯片厂商，在多场景表现出色，还具备端云协同能力，架构也有多项优化。
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
OpenAI谈：大模型为什么会有幻觉？如何避免？
OpenAI论文探讨大模型幻觉问题，指出评测缺陷，像多数AI模型评测非对即错，模型为得分会瞎猜。还从预训练和后训练阶段剖析根源，提议改造评测，引入置信度阈值和错误惩罚机制。
刚刚，DeepSeek最新发文！V3/R1训练细节全公开，信息量巨大
网信办新规生效，DeepSeek回应，标注AI生成内容，公开V3/R1训练细节。介绍训练分预训练和优化训练，深挖数据使用，还谈及推理、开源情况，也提到对抗AI幻觉与滥用风险的措施。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
OpenAI新模型，被曝秘密训练中！万字硬核长文直指o4核心秘密
SemiAnalysis爆料，OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型，下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣，但面临基础设施瓶颈，奖励函数难定等问题。
开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案！
过去一年，Agent热度高，但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3，整合大模型本地推理等功能，解决本地多Agent运行问题，降低使用门槛，保障安全。