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如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
大语言模型的解耦：人工智能基础设施的下一轮进化
人工智能模型发展快，但基础设施滞后，传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异，指出解耦架构可突破困境，还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。
大模型终于能“听懂”云操作了？
本文介绍通过MCP Server和大模型结合实现云产品管理的自然语言操作。作者分享上手体验、探究原理、进行代码验证，解决使用问题，还提出后续优化方向和未来展望，如拆分MCP Server、建立云产品Agent等。
单张4090跑到30fps，范浩强团队让VLA实时跑起来了
Dexmal原力灵机团队在RT - VLA论文中公布，常用Pi0级30亿参数VLA模型在单张RTX 4090上最快能跑30fps。他们深入分析优化模型，成果已开源，还设计了未来控制框架。
证书透明度如何重塑互联网信任
文章探讨引入证书透明度（CT）的原因、工作原理及对数字信任的意义，揭示CA机构信任危机，介绍CT架构和实践工具，还展望其未来创新，如Static Sunlight API、委托凭据等。
100 页 Agentic RL 综述！牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场
2025 年大语言模型热潮持续，但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述，明确定义从‘会说’到‘会做’进化路径，剖析理论、结构与实践，展望未来挑战。
IJCAI 研究卓越奖得主 Nick Jennings：一个智能体的聪明，不如一群智能体的相遇｜IJCAI 2026
8月18日，IJCAI 2026大会上，研究卓越奖得主Nick Jennings回顾智能体发展历程，指出当下智能体AI火热，它并非新概念，而是经数十年积累。还分享经验，展望从智能体到智能社会的未来。
当代码遇上大模型：智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验，剖析研发痛点，介绍技术架构，还探讨未来发展方向，如认知增强、工具整合等。
Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
文章结合Anthropic、OpenAI方法论与项目实践，分享为存量Java应用构建Harness体系，将AI代码率从不到25%提至90%的方法。介绍Harness概念、现状挑战、实战步骤、关键经验及效果，还对其未来发展做了展望。
AI编码不是梦：手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用，以后端开发为例，介绍用AI编码实现需求的流程，涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题，提出解决方案，给出生产案例，最后展望AI在研发中的应用前景。