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下一站AI创业主线：别卷模型了，把这件事干成才重要
在AGI Playground 2025上，极客公园张鹏与三位投资人探讨Agent时代投资。他们认为AI创业进入「拼交付」时代，多模态短期影响被高估、长期潜力被低估，通用Agent是巨头之争，垂直Agent是创业机会，还会催生新基础设施，付费模式向按结果付费演变。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。
存储芯片领域又冲出一家IPO！年入37亿
AI驱动存储“超级周期”，行业巨头提价，国内存储芯片公司股价上涨。深圳晶存科技9月底递表港交所，此前募资超7.06亿，2024年末投后估值37亿。虽净利润为正，但经营现金流持续为负，全球嵌入式存储市场市占率约1.6%。
中英双语、29项第一、像素级理解：360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型，在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图，中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法，还在多业务落地并开放API。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
刚刚，OpenAI正式发布o3-pro！奥特曼激动更新博客：温和的奇点
今日凌晨，OpenAI发布o3-pro，Pro订阅用户可通过ChatGPT和API使用。其在多项任务表现出色，但在ARC-AGI数据集上与o3相近且成本高。网友测试评价不一，此外OpenAI CEO奥特曼还发表博客展望AI未来。
sgl-kernel MoE Align Block Size Kernel 优化过程解析
文章记录SGLang的sgl-kernel中优化 `moe_align_kernel.cu` 的过程。MoE模型的 `moe_align_block_size` kernel从最初的baseline版本经多次迭代，包括加向量化padding、用Blelloch Scan并行化前缀和、用Warp Scan减少同步开销等。
MiniMax都在用！5500PB幕后功臣首次亮相，国产黑马祭出杀招
AI浪潮中，数据流不动致GPU算力空转，XSKY星辰天合举办AIMesh产品战略发布会破局。AIMesh含三网，分别解决IO墙、重力墙、内存墙问题，且开放解耦，获多方认可。
不只是行业 Know-How，营销类 Agent 工程化落地难题有何解？｜对话瓴羊副总裁、友盟+总经理毛波
今年是“AI Agent 元年”，营销 Agent 热门但有难题待解。InfoQ 对话瓴羊副总裁毛波，探讨营销 Agent 落地困境、工程化挑战、未来护城河及发展机会，友盟+推出产品并提供方案助力解决问题。