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深刻理解Token：大语言模型（LLM）是如何看待这世界？
文章指出在大语言模型（LLM）中，Token是处理文本的基本单位。介绍了Token的概念、分词方法、向量化过程，还阐述了分词对模型性能的影响，如导致模型在数学、多语言处理上表现不佳等。
强化学习+MCP=王炸？开源框架教AI在MCP中玩转工具解决任务，实测效果超越GPT！
科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架MCP·RL，只需一个MCP Server地址，agent就能自动发现工具、生成任务，在闭环反馈中摸索出最优调用策略，实测在2/3的benchmark上达或超SOTA性能。
如何实现可验证的Agentic Workflow？MermaidFlow开启安全、稳健的智能体流程新范式
随着大语言模型发展，多智能体系统成新前沿，「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow，以Mermaid语言显式建模工作流，提升可解释性与可控性，实验性能优秀。
内部爆料：Alexandr Wang上任第一把火，Meta大模型闭源
据知情人士，Meta新成立的超级智能实验室正讨论重大决策，高层对AI模型是否开源存分歧。Meta曾因性能问题延迟Llama 4版本，现完成Behemoth训练却因不佳延迟发布，还探讨放弃它开发闭源模型。
vivo突破手机AI部署难题，绕开MoE架构限制，骁龙8 Elite流畅运行｜ICCV 2025
在AI多模态时代，‘让大模型上手机’成焦点。现有MLLM在手机端部署有难题，vivo AI研究院等团队提出GenieBlue方案，绕开MoE架构限制，在骁龙8 Elite芯片手机流畅运行，保持语言性能同时实现多模态表现。
南洋理工 | 推出开源版MetaQuery：OpenUni，1.1B参数媲美BLIP3-o-8B
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数就达 8B 模型性能。它架构极简、参数高效且完全开源，还采用两阶段训练策略，虽有局限但为多模态模型研究助力。
LangChain官方实测：多智能体架构怎么选？
构建AI Agent时，单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构，在复杂零售场景实验，对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本，还给出优化Supervisor架构的方法。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制！GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
【博客转载】NVIDIA Docker CUDA Compatibility /Nsight Compute In Docker
本文围绕NVIDIA Docker CUDA兼容性及Nsight Compute展开。指出使用NVIDIA NGC CUDA Docker容器时，要保证宿主机CUDA驱动与容器内运行时库版本一致，否则会有问题。还介绍了在Docker中安装和使用Nsight Compute的方法及示例。