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一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
新易盛：国产光模块巨头发展史
文章讲述新易盛发展历程，从成立初聚焦电信光模块，后拓展数据中心业务，推出多款产品打入国际供应链。2024年借AI东风业绩大增，但实控人违规减持、财务压力大，1.6T研发落后，未来发展待察。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧，传统微调方法有短板，免训练对齐（TF Alignment）应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文，提出三阶段分类框架，实验显示TF方法优势明显，还指明未来研究方向。
kimi 的RL end2end ON LLM
文章分享Kimi Researcher背后技术思考，采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法，凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”，介绍多应用场景。
实证：现在的LLM根本不会Reasoning！
论文指出当前大推理模型（LRM）如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”，遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试，有三大颠覆发现，还揭示思考过程的荒诞现象，直指行业痛点并给出发展方向。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路出发，用Python实现极简大语言模型，介绍从零基础到Bigram模型的过程，包括词汇表、模型训练推理等内容，还讲解了PyTorch基础，最后实现pytorch版Bigram模型，后续将实现完整GPT。
挖漏洞何必Mythos，国产智能体早跑通了
手握Mythos的Anthropic因安全问题将其锁起，引发安全圈对AI规模化挖漏洞的思考。360集团自主研发的漏洞挖掘智能体公开披露两项重大发现，影响超10亿用户，还展示了其技术路线、优势及战略意义。
国产GPU造富狂欢：谁是最大赢家？
2025年12月，摩尔线程和沐曦股份上市引发资本市场狂欢，股价暴涨带来造富效应。国资背景投资方在两家公司上市前占据重要地位，私募大佬葛卫东等也入局。但两企业未盈利，面临技术、竞争等挑战。
国产存储芯片抢抓“超级周期”机遇
自今年第三季度起，存储芯片行业进入‘超级周期’，海外大厂产能向高端转移造成中端供给缺口。本土存储芯片厂商完善中低端布局、量产产品、取得高端进展，有望填补空白、提升话语权。
微软：LLM上下文学习并非真的学习！
微软研究指出大模型上下文学习（ICL）虽数学上符合学习定义，但只是拟合prompt内统计规律，非掌握任务本质。通过大量实验，得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。