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论文深度解读：大模型（LLM）加持下的自主无人机分层智能体框架，实现自主规划
文章解读《A Hierarchical Agentic Framework for Autonomous Drone-Based Visual Inspection》论文，介绍分层智能体框架让无人机群自主规划。研究对比三种‘思考模式’与不同‘大脑’组合，还指出未来研究可开发混合系统、混合能力智能体及自适应系统。
AI 的宿命数字
AI在1到50间随机选数时，常选27，还编造推理过程，会根据时间调整算法保证结果为27，也有选42等情况。这或源于人类文化偏见，AI是人类集体记忆镜子，难摆脱宿命。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
瘦身不降智！大模型训推效率提升30%，京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。
打通AI4S数据入口：MinerU.Chem让化学文献中的“图片”，从“人类可读”走向“AI可用”
上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队发布 MinerU.Chem 技术报告及成果，升级化学文献智能解析能力。它能将化学文献图片转化为 AI 可用数据，解决化学知识机器难用问题，在评测中领先，还将助力 AI4S 发展。
Moltbot实战：MoltBot+RDS AI助手Skill管理RDS实例
文章介绍Moltbot与阿里云RDS AI助手结合管理RDS实例。RDS AI助手能集数据库管理等为一体，Moltbot以轻量级框架霸榜GitHub。二者组合有自动化诊断和运维管理能力，还能定制运维知识库，文中给出对接步骤。
拒绝传统 Router“瞎指挥”，多智能体如何实现智能任务分配？
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”，搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型，它先推理再选 Agent 集合，经多数据集评测表现出色，还提供完整开源范式。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
华为盘古首次露出，昇腾原生72B MoE架构，SuperCLUE千亿内模型并列国内第一
当前传统 MoE 有专家激活不均衡问题，华为盘古团队提出 MoGE 解决。基于此架构的盘古 Pro MoE 大模型在昇腾集群高效训练，推理性能强，在 SuperCLUE 榜单千亿内模型并列国内第一，赋能业务落地。
1.6K Star！阿里开源 zg：一条命令解决 Agent 时代的本地检索难题。
AI Agent 用 ripgrep 检索常遇难题，因代码命名和自然语言有‘词汇鸿沟’。阿里开源的 zg，将三种搜索能力整合进 CLI 工具，可用于终端与人机交互，还介绍了其安装、建索引及搜索的方法。