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Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。
社区供稿丨AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型开源，它基于 4B 参数，在深度探索类任务表现佳。有打破参数壁垒等亮点，还开源配套工具，提供应对小模型挑战方法，邀伙伴共建生态。
企业级 Agent 多智能体架构与选型指南 -- 来自1000+行业应用实践积累
本文基于超1000+智能体应用实践经验，介绍企业级Agent多智能体架构。强调单智能体优先，介绍AgentScope支持的多智能体模式，对比工作流与对话模式，给出架构选型指南，还提及Spring AI Alibaba Graph为多智能体提供的能力。
Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构，用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中，它减少75%的KV缓存需求，推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
轻量级易开发，8B参数释放大实力！科学多模态模型Intern-S1-mini开源
上海人工智能实验室继7月26日开源后，推出轻量化版本Intern-S1-mini。它是8B参数“迷你模型”，兼具通用与专业科学能力，适合快速部署和二次开发，在多方面表现出色，还降低了对高端计算设备依赖。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
国产AI首次「长出」原生记忆，非Transformer架构成新王！机器狗当场引爆WAIC
WAIC世界人工智能大会上，国产黑马RockAI的大模型Yan 2.0 Preview亮相，可多终端无损部署。它基于非Transformer架构，训练效率高，有原生记忆，实现端侧AI，展现出自主学习和多模态能力，引发关注。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
百度沧海·存储 Mantle 系统架构演进之路，SOSP'25 论文背后的故事
文章讲述百度沧海·存储Mantle系统架构演进故事。面对云存储挑战及业界方案局限，团队经多阶段探索，构建Mantle及MantleX架构，解决性能难题，并规划后续升级方向，为业界提供新思路。
1.5B参数撬动“吉卜力级”全能体验，国产开源之光多模态统一模型，来了
GPT-4o引发“吉卜力”风暴，改变AIGC范式。昆仑万维开源多模态统一模型Skywork UniPic，1.5B参数就能接近甚至超越十几亿参数专用模型，可在消费级显卡运行，还公开全套资源。