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训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
从组件到 OS 的跃迁，MemOS 深度拆解：构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS，它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构，分析记忆需加工、分层调度和治理的原因，还阐述记忆三态及流转，最后展示MemOS Cloud的使用方法。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后，存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目，构建自动化热点响应系统，经多环节处理输出优质候选集，还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
万相2.6 X千问APP，功能价值和情绪价值兼具｜甲子光年
12月16日阿里发布视频生成模型“万相2.6”，实现“角色扮演”功能突破。千问APP接入后上线“AI小剧场”，打破次元壁。千问兼具功能与情绪价值，阿里全栈布局助力其成“超级入口”。
Meta开始用KPI考核，强迫所有员工尽可能多使用AI
Meta从面试到绩效评估全方位推动员工使用AI。招聘允许用AI助手，2026年绩效评估将纳入“AI驱动的影响”，还推游戏和绩效助手鼓励员工用AI，这也是硅谷科技巨头的大势所趋。
Karpathy「疯狂之作」：100美元、4小时，就能训练你自己的「小型GPT」
AI传奇人物、前特斯拉AI总监Karpathy推出开源项目「nanochat」，以不到8000行代码复现ChatGPT全流程，只需一台GPU、约4小时、成本仅百美元。项目在GitHub上线不到12小时获4.2k星标。
上任两年，吴泳铭为阿里 AI 定调：终局是 ASI
吴泳铭出任阿里 CEO 两年，在云栖大会提出 AI 终局是 ASI。阿里云升级全栈 AI 体系，通义大模型 7 连发，百炼平台更新。吴泳铭判断通往 ASI 分三阶段，阿里为此推进 3800 亿建设计划。
突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
震撼，马斯克联手老黄扔出星际大脑！AI算力中心射上天
SpaceX财报公布，携手英伟达推出轨道AI计算网络Starmind，将AI算力底座搬至太空，解决耗电与散热问题，还介绍了其卫星、优势及马斯克建造太空AI大脑的计划和野心。
比OpenClaw还狠！奥特曼押注「心灵感应」，Codex直接读取你的屏幕
4月21日，OpenAI上线Chronicle研究预览版，它能读取屏幕内容形成记忆图谱，帮Codex理解上下文。虽解决AI失忆短板，但吃Token且有隐私风险，这是其在用户记忆战争的首枪。