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模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum

本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。

编程领域曾由Claude引领，如今GPT 5.5在大模型解决率为0%的最难编程基准上实现突破。程序重建基准测试（ProgramBench）考验严苛，过往模型解决率为0，GPT 5.5高和超高推理模式成功破局，展现了不同解题风格。

大模型竞技场LMArena官宣拿下1.5亿美元A轮融资，估值升至17亿美元。它前身是Chatbot Arena，由LMSYS创建，核心成员多为顶尖高校学霸。LMArena评估规则有趣，成新模型必测榜单，计划用新资金运营平台、扩团队。

阿里云CIO蒋林泉团队复盘AI时代产研组织效能提升实践。指出多数企业用AI停于工具替换，AI生码率等指标存误区。介绍团队从多方面重构产研组织，如左移质量测试等，还提出新岗位与框架，分享对工具、组织和人的见解。

这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。

搜索是AI产品标配，但给AI接搜索不易，给人用和给AI用的搜索差异大。信息检索质量影响Agent推理与任务完成度。邀请小宿科技相关人员聊给Agent接入搜索能力，10月30日20点线上闭门活动可扫码报名。

本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。

北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。

OpenAI新推理模型取得十项数学进展，如证明非Sofic群存在性等。哥伦比亚大学副教授Henry Yuen对其量子并行重复定理证明既兴奋又失望，因证明有AI味且难理解。此外，Lean证伪科拉兹猜想被指利用内核漏洞，专家提醒Lean验证有局限。

文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup中「蚂蚁Theta面向DeepSeek系列模型的深度优化和实践」分享的解读，详细介绍了在H20-96G上对DeepSeek系列模型推理的优化方案，包括Prefill和Decode阶段的优化、通信优化、观测诊断等，并给出了评测结果。