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英伟达400亿押注开源，边卖铲子边挖矿
英伟达被曝砸60亿美元押注开源模型，向Poolside投资10亿美元并买其‘模型工厂’技术非独家使用权。它主张闭源开源两手抓，此前已发布系列开源模型、组建联盟，开源布局广泛。
80万条数据揭示隐患：AI正在「污染」病历，你的诊疗数据可能越来越不靠谱
新加坡国立大学等机构团队研究显示，AI生成临床文本用于训练新模型，会使病理信息在数据迭代中消失，降低医疗AI诊断可靠性。研究分析80多万条合成数据，还提出缓解方法。
1吨旧手机能提取约200克黄金？你家的闲置手机可以这样处理→
我国年均产生废旧手机超4亿部，回收率低，因回收价低、信息安全顾虑，大量闲置。但旧手机资源回收价值高，“以旧换新”政策和技术升级正推动回收产业发展，打消消费者顾虑。
字节发了个机器人全能大模型，带队人李航
字节推出Seed，其Robix视觉—语言单模型能搞定机器人推理、任务规划和自然语言交互，核心采用思维链推理和三阶段训练策略，效果超Qwen2.5 - VL、GPT - 4o等，负责人是李航。
硅谷惊变：12万张H100的挽歌
这是虚构故事，Meta用12万张英伟达H100训练“LLaMA 4 Maverick”，却被中国杭州DeepSeek团队用2000张GPU打败。项目失败成丑闻，扎克伯格成立实验室四处收购遇冷，新负责人管理混乱，实验室乌烟瘴气。
创始人不懂增长，团队再忙活也没用
文章指出很多创始人虽技术、团队出色，但对产品增长数据避而不谈。他们高薪招增长负责人却全权交托，自身缺乏增长认知，这在当下很危险。还提到 9 月 20 - 21 日将分享增长调研成果。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。
在向量数据库公司工作两年后，我学到的37个检索真相
Leonie在向量数据库公司工作两年后，分享37条信息检索经验，涵盖从BM25到RAG等多方面，涉及向量数据库、嵌入模型和向量搜索细节，勾勒技术演进图景，强调选合适工具找信息。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
最新W4A4KV4全量化框架，单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架，通过系统 - 算法协同优化，实现全4比特推理性能突破，在多方面有技术亮点，实测性能碾压现有方案且已开源。