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Alphaist 陈哲对谈蓝驰陈维广：AI 应用的机会在哪里？具身到底怎么投？
Alphaist 创始人陈哲与蓝驰创投管理合伙人陈维广在 AGI Playground 2026 上对谈，探讨 AI 应用机会与具身投资策略。谈到市场热度变化、SOTA 模型与用户需求差距等，也对应用层机会、估值逻辑、具身智能发展发表看法。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
月费3万，成本为零：谁在收割企业的GEO焦虑？| 甲子光年
GEO指针对生成式AI进行结果优化，提高品牌被纳入回答的机会。当下GEO市场乱象丛生，多数服务商报价随意、技术原始，靠“黑帽”做法捞金。不过也有行业规范派在建立标准。其背后是流量入口争夺战，未来提示词或成新货架。
AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
AI证伪百年数学猜想被打假！Lean证明惊现漏洞，哥大教授破防了
OpenAI新推理模型取得十项数学进展，如证明非Sofic群存在性等。哥伦比亚大学副教授Henry Yuen对其量子并行重复定理证明既兴奋又失望，因证明有AI味且难理解。此外，Lean证伪科拉兹猜想被指利用内核漏洞，专家提醒Lean验证有局限。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读系列之面向DeepSeek系列模型的深度优化与实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup中「蚂蚁Theta面向DeepSeek系列模型的深度优化和实践」分享的解读，详细介绍了在H20-96G上对DeepSeek系列模型推理的优化方案，包括Prefill和Decode阶段的优化、通信优化、观测诊断等，并给出了评测结果。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
超越免训练剪枝：LightVLA引入可微分token剪枝，首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架，它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题，提出两大创新，在LIBERO实验中性能超经典模型，还实现推理加速。
智谱 GLM-4.5 团队深夜爆料：上下文要扩、小模型在路上，还承诺尽快发新模型！
今日凌晨，GLM系列模型四位研发成员在Reddit的AMA活动中，回答了GLM系列技术细节、未来规划等问题。透露扩展上下文、推小模型是重点，还承诺尽快发新模型，也探讨了大模型发展观点。