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破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
LLM 驱动的 AI Agent通信：协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议，分析不同交互的安全风险，提出防御对策，还以MCP和A2A为例做攻击实验，给出未来研究方向。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。
首发Omni-Flow流式全模态架构，消费级显卡就能跑
面壁智能等联合发布MiniCPM-o 4.5技术报告，公开Omni-Flow流式全模态框架。该模型凭9B参数实现端到端全双工全模态，可在消费级显卡运行，还推出在线体验Demo等，性能表现佳，应用潜力大。
万字实录：AI究竟是普通人的“印钞机”，还是更狠的「收割机」？| GAIR Live 021
雷峰网&AI科技评论邀三位老师探讨“AI大模型金融应用的机遇与挑战”。以Trading Arena大赛为例，分析大模型在金融投资应用，指出打造强逻辑推理“大脑”是金融应用关键，也提及Agent局限与“黑天鹅”预判路径等。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
本周推荐的6个yyds的Github开源项目！
文章推荐6个GitHub开源项目。如Stretchly是休息提醒工具，助打工人养成科学节奏；Yaak是API客户端，主打离线隐私；ValueCell用于金融AI分析交易；nof1 - tracker可跟单交易；Zerox转换文档为Markdown；Open Notebook是Google Notebook LM平替。
DeepMind AlphaProof 前负责人谈2025年IMO
前Google DeepMind AlphaProof项目联合负责人Rishi Mehta发布关于2025年IMO结果的分析。今年OpenAI和Google DeepMind双双宣布达到金牌水平，解法各有特点。Mehta预测前沿大语言模型明年或开箱即用获奖牌，未来6个月内或攻克非平凡开放数学问题。
智能体系统如何「边做边学」？斯坦福团队探索在线优化的新范式
斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统，有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法，包括服务端和客户端配置，还提及搭建跟踪系统及后续计划，将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。