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又是王冠：27M小模型超越o3-mini！拒绝马斯克的00后果然不同
27M小模型HRM由拒绝马斯克的00后王冠开发，超越o3 - mini - high和DeepSeek - R1，推理不靠思维链。它采用分层推理等五项核心技术，在多测试中表现出色，虽被指通用性不足，但有人看好其仿脑架构。
只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。
Codex正在重塑传统推理框架开发流程
作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。
Meta&CMU：Token级LLM协同路由新范式
Meta AI、CMU等联合推出FusionRoute，是让多个大模型在token级协作的新范式。它能在每个token位置精准选专家，自带“急救包”。经实验验证其高效，也指出了待研究的方向。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践，原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法，分享印象深刻的debug经历，列举在SGLang用Codex一个月的优化成果，还提及Claude Code使用遇阻。
高通要发两款AI推理芯片，资本市场反应强烈
高通周一宣布明年推AI200芯片，2027年跟进AI250，股价应声上涨。两款芯片基于移动神经处理技术，专攻AI模型部署，沙特AI公司已计划采用，高通想借此进军AI芯片市场。
吴恩达来信：Agentic编程与Agentic软件测试协同合作
在人工智能辅助编程时代，自主代理编程系统虽加快开发速度，但存在不稳定性。自主测试可对比代码与测试，对软件基础设施组件测试有益。吴恩达分享编程智能体问题及测试重点领域。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。
DeepSeek又拿第一！首创「因果流」视觉推理，超越Gemini
DeepSeek开源DeepSeek - OCR2，引入DeepEncoder V2视觉编码器，打破传统模型扫描限制，模仿人类视觉「因果流」逻辑。它解决了传统VLM忽略图像语义结构问题，在多项测试中表现出色，还验证了「LLM作为视觉编码器」可行性。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。