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建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
华为曝光两大黑科技！打破推理延迟魔咒，大模型从此「秒回」
华为通过FusionSpec和OptiQuant两大技术创新，对MoE模型进行推理优化。FusionSpec依托昇腾特点，将投机推理框架耗时降至1ms；OptiQuant支持灵活量化，为大模型推理提供高性价比。
突发！OpenAI 宣布重大调整：非营利组织将继续永久控制公司！
OpenAI宣布重大结构调整，包括继续由非营利组织控制、营利实体变为公益企业等。网友对此看法不一，有人认为是为赚钱囤资本，也有人肯定其能兼顾使命与发展，变革影响待察。
想给产品加一个 AI 搜索，是上向量数据库还是用 MongoDB 就够了？
本文解答产品添加AI搜索时，选用专用向量数据库还是MongoDB的选型疑问，理清两类检索的能力边界，讲解MongoDB检索的架构、用法与踩坑点，给出可复用的选型判断框架。
一个场景吃掉700MB显存！3DGS存储焦虑怎么解？这篇综述划了五个方向
过去三年，3D Gaussian Splatting（3DGS）成实时3D场景重建与新视角合成“默认答案”，但场景拓展后有显存、带宽和功耗限制。香港科大等联合发布综述，从底层数据流组织技术版图，给出优化建议和未来方向。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
拆解AI短剧流水线：4道技术关卡，和一个反直觉的赚钱真相
文章拆解AI短剧流水线，介绍其要解决的核心问题，用框架分析四道收敛闸门，提及主流工具组合，还算了成本账，指出产能涨但公司巨亏，赚钱关键从制作转向投流。
训练数据枯竭怎么办？首篇「数据价值密度」综述理清思路
上海交通大学与上海人工智能实验室团队发布首篇「数据价值密度」综述。提出“数据价值密度”概念并定义，建立分类框架梳理现有工作，还指出该领域面临的挑战，为大模型训练提供指南。
重生之我在AI时代当老板：让一群Agent互相PUA
MiniMax推出新Agent Mavis，可组建团队完成任务。其Agent Team分工明确，能解决单Agent在长程任务中的痛点，还将开源。此外，TokenPlan和Agent Plan合并，性价比提升。
国产双开源：让Mac成为你的私人AI工作站
2026年3月底，Ollama将Mac版底层推理引擎换为苹果MLX框架，性能提升显著。明略科技开源Cider和Mano - P，Cider加速推理，Mano - P可操作图形界面，两者结合推动Private AI发展。