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中美科技博弈下的生存法则
中美科技博弈围绕原创型创新、应用型创新、技术自主与安全、全球影响力构建四大维度展开。中国在部分领域实现局部反超，应用创新优势明显，但在科学前沿仍需追赶。文章还探讨了半导体、能源资源等方面的挑战与策略。
深度拆解沐曦MXMACA软件栈功能，算力自主+生态兼容，破解国产GPU落地难题
近日，刚 IPO 的沐曦股份发布 MXMACA 软件栈 3.3.0.X 版本。该软件栈可实现多语言支持、算子自动优化与跨框架平滑适配，能让现有 CUDA 项目近乎‘开箱即用’迁移，还兼容主流 AI 框架，助力国产 GPU 解决落地难题。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化，为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式，还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。
央企怎么做超级智能体？对谈中电信天翼AI：自研模型为底座，自主规划是必须，能适应千行百业才行
中国电信天翼AI发布星辰超级智能体，获2025企业级AI Agent榜单央企第一。它依托自研“星辰大模型”，具备全模态、复杂推理等能力。访谈专家指出智能体可直接产出应用，落地需嵌入主业系统，电信持续迭代模型优化它。
从Rax+DX到React，一次跨端组件重写的AI提效探索
本文基于M站首页重构项目，讲述借助AI编程工具Cursor和结构化Prompt，完成从Rax到React的组件迁移、DX到React的跨端重写，实现业务逻辑优化与工程规范落地，还分析了AI提效的优劣并总结迁移范式。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
超越 GoF：现代 AI 系统实用设计模式
文章指出AI系统需要设计模式，如GoF塑造软件设计，云计算引入新模式，机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式，含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等，并举例说明。
AI+ Kuikly：7.5小时落地三端「多模态聊天 App」实战
腾讯开源的高性能跨端框架 Kuikly，搭配 AI 开发，仅用 7.5 小时交付一套支持 Android、iOS、鸿蒙三端的 AI 聊天 App。介绍了开发过程，包括环境准备、需求分析、编码实现、集成自测、迭代优化和验收复盘，展示了“AI + Kuikly”的高效。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。