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微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
AI在「赚钱锦标赛」夺冠，比人类还会做生意！躺赚时代要来了？
研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench，测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大，Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳，人类基线在可靠性上表现较好，各模型长周期表现波动大。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用RoPE的现代Transformer模型里，注意力机制Q和K表示有集中极大值，V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系，对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 Spotlight｜华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE，内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题，推理时将专家输入改embedding token，用查找表替代矩阵运算，实验显示性能与MoE相当，大幅降推理延迟。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中，注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值，而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
jina-embeddings-v5-omni 发布！全模态向量小模型
Jina AI发布`jina-embeddings-v5-omni`，将`v5-text`能力拓展到多模态。`v5-omni-small`参数量小却追平LCO - 7B，在多模态评测中表现优异，但视频是短板。其采用‘冻结 + 投影’架构，训练快、省显存。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
文章聚焦 Agent 架构中影响工程效果的关键内容，如控制流、上下文工程等。介绍 Agent 基本运转方式、控制模式，强调 Harness 比模型更关键，还阐述上下文工程、工具设计、记忆系统等要点，并以 OpenClaw 为例说明落地方法。
AIAA J | 西工大翟凯宇、李楠等：膨胀拐角影响下入射激波/边界层干扰的标度律分析
高超声速进气道肩部区域的激波 - 膨胀波 - 边界层干扰影响大，传统标度律有误差。本研究结合实验与理论，研究膨胀拐角影响下的入射激波/边界层干扰，提出改进标度律，还构建混合监测框架实现准确预测。
OCR 发生了一件反直觉的事
百度 PaddleOCR 团队的 500 万参数模型 PP - OCRv5，在文字识别准确率上可与 Qwen3 - VL、GPT - 4o 等巨无霸模型抗衡。团队挑战‘模型越大，效果越好’，认为 OCR 中数据质量比参数重要，通过实验证明并优化数据。
超20万个高质量Skills！浙大等联合推出SkillNet，告别孤立Skill实现自进化
浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet，拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作，将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills，构建Skills网络，经严苛评测，在真实场景验证了强大实战能力。