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Gemini 2.5 Pro 负责人：最强百万上下文，做好了能解锁很多应用场景
谷歌DeepMind长上下文预训练联合负责人Nikolay Savinov在播客中分享Gemini 2.5长上下文技术。他认为长上下文能革新产品交互，与RAG协同，未来千万级token上下文将成标配，但当前百万级未达完美时扩规模意义不大。
GitHub 1.3k 一款能“填色回忆”的神器：DDColor 让老照片鲜活又逼真
DDColor是阿里达摩院团队提出的新一代图像自动着色模型，基于双重设计，能实现高保真、真实感强的黑白图转彩色图。它兼容多种类型图片，有诸多核心功能，相比传统模型优势明显，应用场景广泛。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
ACL'25 | CIGEval：一种基于多模态大模型的可控生图评测智能体
阿里国际AI团队提出CIGEval，这是基于多模态大模型驱动的图像生成评估智能体框架。它集成多功能工具箱，通过任务拆解与工具调度提升评估准确性与可解释性，已在ComfyUI - Copilot上线。
大模型 Token 究竟是啥：图解大模型Token
文章详细解释大模型Token概念，指出分词器会把文字切成Token，不同分词器切分结果不同。还介绍分词器的分词方法，通过统计文字出现频率打包成Token并编号，不同模型切分结果有差异。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
Multi-Agent 的灵活编排之路
文章从Copilot 3.0架构规划模块出发，结合DeepSeek R1强化学习训练实践，探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级，指出难点，展示效果对比及解决方案。
英伟达发布统一GPU开发平台DGX Cloud Lepton
英伟达发布专为开发者设计的AI平台DGX Cloud Lepton，可汇聚全球GPU计算资源，提供即时访问和无缝部署能力。它功能强大，支持多环境部署，提供统一体验，还有庞大合作网络。
我是如何破解 NotebookLM 系统提示词的？
作者分享通过“逆向推理”破解NotebookLM系统提示词的故事，介绍系统提示词概念、破解原因、策略及从播客音频逆推提示词的方法，还提到该方法的效果及局限性 。
深度拆解 Gemini 3.8 Live：一句插话，为什么会牵动整个 Agent 系统
本文深度拆解Google发布的Gemini 3.8 Live，分析其将语音、推理、工具调用整合进持续运行链路的架构创新，探讨Voice Agent进入Runtime阶段的核心技术挑战与未来AI Agent发展趋势。