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小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。
先进封装成为AI芯片胜负手
2026年先进封装企业在多方面有新进展，其对芯片性能等指标影响大，全产业链都在加码布局。委外封测厂、代工厂看好其营收贡献，市场动能明确，各环节技术创新也多点突破。
晶圆级芯片主流技术路径对比
人工智能时代算力需求爆炸式增长，与半导体工艺进步放缓矛盾凸显。晶圆级计算为算力发展开辟新路径，有Cerebras和特斯拉两种技术路线，邬江兴院士团队提出软件定义晶上系统技术，但我国该技术发展面临多重挑战。
瘦身不降智！大模型训推效率提升30%，京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。
面对无解问题大模型竟会崩溃？港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准
港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。
中国光芯片迎来“迈向高端”黄金窗口期
近期光芯片领域热度攀升，政策、产业、资本利好。AI算力爆发使光芯片从‘通信管道’升级为‘战略性资源’，需求大增但供给端短板凸显。本土产业链分层，高端赛道迎来突破窗口期，有三条主流技术路线。
C端热战，B端暗涌：大模型真正的战场才刚刚开始 | 《中国大模型落地应用研究报告 2025》正式发布
InfoQ研究中心联合中欧AI与管理创新研究中心发布《中国大模型落地应用研究报告2025》，从驱动因素、C端产品现状到B端落地现状，勾勒大模型应用转折期的图景，分析应用难的原因及各端现状。
辍学潮来了？19、20 岁年轻人“逃离”教室去 AI 创业，20 多年创业大佬断言：他们的机会比大厂大
云存储公司 Box 创始人 Aaron Levie 分享创业经验与 AI 见解。他指出 AI 让初创公司机会大增，巨头优势不再，年轻创业者将成长为新大厂，还分析了云计算与 AI 转型差异等。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。