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打造全球首个强化学习云平台，九章云极是如何做到的？

AI正从语言模型走向智能体，强化学习成关键技术，但训练面临困难。2025年6月九章云极发布全球首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL，实现系统级重构，其智能基础设施战略布局领先，具产业赋能优势。

文章围绕本地大语言模型（LLM）展开，针对实用性和经济性问题，用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等，给出不同配置下性能指标及使用建议，还模拟真实场景测试。

百度发布国内首个多模态、多智能体协同的AI IDE：Comate AI IDE。其功能完备，百度在AI IDE赛道决心大。随着模型和Agent能力提升，百度认为未来IDE竞争本质是Agent竞争，其早有相关布局。

Andrej Karpathy在旧金山Y Combinator AI创业学院演讲，指出软件正进入“软件3.0”时代，大语言模型（LLM）是新型计算机，能用英语编程。他探讨了LLM特性、生态，以及如何利用其构建部分自治产品等。

复旦大学和字节跳动团队联合提出CreatiDesign新模型，可实现高精度、多模态、可编辑的AI图形设计生成。它解决了以往方法在处理图形设计时的难题，在多维度评估基准上表现出色，还支持多轮编辑。

司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型，将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust，还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。

本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。

近年来大语言模型隐私风险受关注，机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具，区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’，揭示遗忘现象背后表示结构变化规律，还做了相关实验并得出核心结论。

大模型上线部署时推理成本高、算力投入大但效果不成正比，企业面临推理效率难题。火山引擎 xLLM 大语言模型推理框架性能极致，成本低，集成关键创新，还被集成到 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。

西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。