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在中国 AI 生态圈摸底了两周，我学到了什么【译】

作者 José Maria Macedo 在中国考察 AI 生态后，看法变得复杂。他看好中国硬件，但对软件更悲观；指出中国创始人特质与西方不同，本土 VC 加剧此现象；还提到市场泡沫、全球市场布局等情况。

极客公园张鹏对话VisionFlow创始人刘夜，探讨AI时代组织形态、商业竞争等话题。刘夜认为数字员工非终局，数字组织才是；AI创业应跳出低维竞争，找到合适生态位；未来竞争核心是为传统产业业务建模。

清华与巨人网络联合首创 DiaMoE-TTS 多方言 TTS 框架，数据、代码、方法全开源。它基于 IPA 体系，有 MoE 架构和低资源适配策略，在多语种验证，为方言语音合成提供低成本、可扩展方案。

近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破，但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架，能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验，且未来会持续迭代。

人工智能向物理世界延伸的具身智能正重塑机器人产业。当下其处关键节点，但国产机器人‘有身无脑’。具身智脑可解决该问题。3月27日首届具身智脑技术生态大会将启幕，有成果发布与多元交流。

近年来，大型语言模型虽能力强但有局限，研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架，建立统一描述语言和通用算法，分析其在不同场景表现与评估方法。

Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。

2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。

本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系，涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容，还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。

本文介绍字节跳动研发的Gödel Rescheduler重调度框架，它能解决传统调度资源分配和任务摆放问题。阐述传统重调度弊端，介绍新方案组件，列举应用场景及成果，还提及未来规划，目前已开源。