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AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。
多模态“卷王”阶跃星辰：如何利用 JuiceFS 打造高效经济的大模型存储平台
有“多模态卷王”之称的阶跃星辰，自研多模态模型，早期商业存储系统难满足需求，后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求，详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践，含模型分发、读性能等优化。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
将 Pod 作为 worker 而非智能体：在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中，Lin Sun介绍kagent项目工作，认为Pod可能是智能体执行单元，却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊，还提及新部署模式影响。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
模型训练篇｜多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。
前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革，剖析工程化演进、性能优化进化，展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势，为开发者提供成长路径指导，强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。
Anthropic CEO最新采访：AGI一词毫无意义、点名扎克伯格、谈开源、家庭……等八个非共识观点
Anthropic CEO Dario Amodei在采访中给出八个非共识观点。他认为AGI和ASI是空洞概念，年亏30亿美元是投资，开源作用被高估，还谈及公司应对挖角、竞争、市场定位等策略，展现独特领导风格。
为何我的 Docker 镜像如此庞大？使用“dive”进行深度剖析以找出臃肿之处
在AI项目里，Docker镜像可能臃肿庞大，影响开发与部署。本文以朴素BERT分类器镜像为例，指出未优化镜像会导致开发慢、CI/CD低效等问题，还介绍用dive工具剖析镜像，找出臃肿之处以优化。
非Transformer架构落地之王，带着离线智能和原生记忆能力在上海WAIC浮出水面
在上海WAIC现场，RockAI展台的机器狗和灵巧手在离线状态表现出色，背后是其非Transformer架构的大模型Yan 2.0 Preview，有原生记忆和离线智能能力。该公司成立两年，押注此架构，产品已商业落地，还构想群体智能未来。