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7名博士生仅用3个月从零训练7B大模型：代码+数据+训练日志全公开
北京中关村学院7名跨专业博士生，耗时3个月从零训练出7B参数大模型ZGCM-1，采用数百个Agent协作实践AI4AI研发范式，全程公开代码、数据、权重、训练日志，分享一线实战经验。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
企业级消息系统构建指南
文章介绍企业级消息系统构建，阐述概念、价值、典型场景，对比主流开源系统如 Kafka、Pulsar 等。通过腾讯、华为等企业实践展示选型与优化，还提及运维保障，指出未来消息系统在 AI 领域机遇与挑战。
Github 轻松斩获 30k+ Star，桌面应用开发太丝滑，Tauri框架能重塑桌面App开发？别错过，抓紧上车
Tauri是开源框架，用Rust后端和本地WebView，打造轻量、高性能、安全的跨平台应用，在GitHub获超30000 Star。它能解决Electron应用体积大、性能慢等痛点，功能亮点多，应用场景丰富。
因果发现大模型迎来「理论破局」： DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。
谷歌AI的“心脏”长什么样？读懂TPU就够了
文章介绍了谷歌TPU的发展历程，从2015年为解决AI计算效率瓶颈自研，发展到如今成为谷歌“经济支柱”。还对比了谷歌、英伟达、亚马逊的芯片路线，强调谷歌全栈垂直整合策略使TPU在推理时代优势明显。
Gemini盘活了谷歌全家桶，“原生”自带你10年的记忆
谷歌发布由Gemini3驱动的“Personal Intelligence”功能，底层连接旗下四大应用，让AI跨应用获取数据，还内置纠错机制。该功能现处Beta测试，未来覆盖免费用户。谷歌与苹果引入Gemini后路径不同，AI竞争也转向生态构建。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。