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大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型（LLM）微调知识与实践，包括模型结构、参数量等知识，以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程，介绍相关平台和框架，如星云、TuningFactory等。
清华给电子显微镜加上Agent，DeepSeek V3全程调度，数天流程缩短至几分钟
清华大学牵头，联合多机构推出电镜领域AI Agent AutoMat，它能把原子级STEM图像转成标准CIF结构并给出关键物性，将人工流程缩短至几分钟。它还构建数据集验证，性能超现有工具，不过也有瓶颈待解决。
“没有AI味”的Flux.1新模型，现可以免费试用
全新AI生图模型FLUX.1 Krea [dev]发布，可在Krea Edit免费试用。官方称其“没有AI感，只有自然细节”。实测它在光影和自然细节表现不错，但对形象、时空结构理解待提升，还存在额度使用问题。
小扎“亿元俱乐部”车门焊死！被曝冻结招聘，禁止内部人员流动
Meta超级智能实验室被曝冻结招聘，禁止员工跨团队调动。此前Meta大举招人，现因新老员工矛盾、AI部门重组及市场对“AI泡沫”担忧等因素调整战略，虽AI投资有收益，但仍需评估。
评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势
文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈，如语义膨胀、信息密度不均等；阐述Agent间协同结构演化，包括松耦合编排、语义协同等；还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
为什么「高价值任务」成了所有 AI Labs 的T0 级战略？｜ 拾象 AGI 备忘录
过去一季度模型进步显著，头部 AI labs 战略对齐，将 coding 列为 T0 级战略，争抢高价值任务。文中还探讨了 AI 对企业 SaaS 的冲击、ToC/ToB 二分法的过时、硬件挑战及高价值任务的二八结构等问题。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
Ray异构融合底座重构数据管道：架构演进与万卡落地实践
文章指出大模型发展下，传统大数据引擎在多模态数据处理局限性凸显。腾讯基于Ray构建新一代数据管道，介绍了云原生调度与计算范式融合架构，详述容错、资源利用等方面优化实践，展示了重构收益。
ACL 2025 | GALLa：给代码大模型装上“透视眼”，看懂程序的“骨架”！
蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型，在 7 个模型和 5 个任务上提升性能，推理与普通 LLM 一致，不增成本。