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首钢园社群•邻里Station实战活动课：让AIGC掀起效率革命
7月16日晚，首钢园社群•邻里Station举办“AI视频生成与应用”实战活动课，聚焦AIGC前沿趋势。授课达人展示前沿AI平台案例，还进行多环节教学，剖析行业趋势，首钢园为学习实践提供好环境。
AI 编程冲击来袭，程序员怎么办？IDEA研究院张磊：底层系统能力才是护城河
在AICon全球人工智能开发与应用大会上，IDEA研究院张磊接受专访，剖析多模态智能体落地路径，分享平衡研究与产品的见解，还为年轻人在AI浪潮中发展给出建议，指出底层系统能力是关键。
vivo发布端侧多模态模型，只有3B可理解GUI界面，20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B，融合文本与图文能力，支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色，参数量小，训练和推理成本低，有精巧结构、高效策略，还有高质量数据和高性能平台支撑。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
英伟达发现RL Scaling！创造力暴涨，做基座模型做不了的事！
过去学界争论强化学习（RL）对语言模型的作用，此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短，提出ProRL，让训练突破2000步以上，结果惊人，小模型也能有出色表现。
微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
视频推理界的“福尔摩斯测试”：所有大模型，统统不及格 | 论文代码开源
腾讯ARC Lab和香港城市大学推出Video - Holmes，这是视频推理界的‘福尔摩斯测试’，能展现多模态大模型复杂视频推理能力的边界，规避现有Benchmark痛点，测试中所有大模型全部不及格，代码已开源。
Anthropic CEO：人的幻觉比AI 更多！这是真的吗？
Anthropic公司CEO称AI幻觉比人类少，创业公司ColdIQ联合创始人Alex Vacca用虚构故事喂给ChatGPT、Claude和Gemini，测试它们识破谎言的能力，实验结果显示各模型表现不同，AI幻觉短期内难消失。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
「AI大咖谈」顶尖量化机构Quant谈"算法工程师"转量化方向的可能性与优劣势
文章是对顶尖量化机构量化研究员的匿名访谈，探讨算法工程师转量化方向的可能性与优劣势，涉及收入、考核、压力、技能差距等方面，还提及量化岗位分类、市场环境及对机器学习的依赖程度。