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一个邪修方法，帮你把用Agent的钱省掉80%。
作者曾分享Minimax的Agent，因使用成本高遭读者反馈。现该工具推出Publish to Gallery & Remix功能，用户可复用项目，降低成本，还能形成集体智慧。不过产品和交互设计较粗糙。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。
一个重要的发布被忽略！Decart发布实时“Sora”，直播/游戏业迎来新变革
Decart推出全球首个实时、无限长度的AI视频模型MirageLSD，基于独创的“实时流扩散”技术。其响应时间低于40毫秒，攻克了“错误累积”和实现实时响应两大难题，还计划拓展应用及升级功能。
FlashInfer集成TensorRT-LLM cubin kernel技术分析
文章以MoE模块为例，分析FlashInfer集成TensorRT-LLM的技术。探讨如何不依赖源码用其优化内核、动态加载管理CUBIN文件，介绍集成架构、源码集成技术、CUBIN动态加载系统等内容。
OpenAI核心研究员：比提示词工程更重要的，是spec-writing
OpenAI研究员Sean Grove在AIEWF 2025演讲提出，程序员最有价值技能是向AI传达意图，完善规范是含完整意图的「源代码」。他还分享软件工程看法，涉及规范执行、模型训练等内容。
打破传统游戏逻辑！Google | 提出Concordia ，通过Mutil-Agent构建游戏引擎！
Google DeepMind和多伦多大学研究人员提出Concordia软件库，用AI驱动智能体担任GM，基于「实体 - 组件」架构，让工程师和设计师分工，可灵活构建复杂游戏场景，还支持不同交互动态和多种使用动机。
普林斯顿等高校提出AgentDistill：无需任何训练即可继承大Agent复杂能力，性能提升48%，成本降低90%
在AI领域，大型语言模型智能体计算需求大限制部署，传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案，让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包，无需训练继承复杂能力，小模型性能显著提升。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型，这是你需要的强化学习入门指南
强化学习是当今LLM重要技术，Unsloth团队发布教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO到GRPO，分享用GRPO训练推理模型技巧，涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。
我日常在用的所有 AI 工具，以及在怎么用
作者分享日常使用的 AI 工具及使用方式，指出 2025 年 AI 进入场景拼杀深水区，产品竞争白热化。介绍各工具在生产力和生活场景的应用，如深度整理、查漏补缺等，认为 AI 替代部分工作，渗透率会增加。