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告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
可灵2.5 Turbo太凶残：30%成本暴降+效果飞跃，生成体操动作可去参赛
快手推出可灵2.5 Turbo视频生成模型，在力量感、滞空感和物理感知上进步明显。官方称其在文本响应、动态效果等维度效果提升，高品质模式成本降30%。不过，它在物理认知方面仍有欠缺。
Sensor Tower 25上半年AI应用报告：年轻男性用户仍占主导，垂类应用面临被「颠覆」压力
移动应用数据分析商 Sensor Tower 发布报告《State of AI Apps Report 2025》，分析移动端 AI 市场。指出 2025 上半年全球生成式 AI 应用下载和收入增长，亚洲成下载主力，AI 成应用标配，垂类应用面临挑战。
企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 ｜ AGIX PM Notes
文章指出当前 AI 仍处准备阶段，企业数据未就绪是落地大障碍，深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态，以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议。
LLM 商业化猜想：OpenAI 会走向 Google 的商业化之路吗？｜AGIX PM Notes
文章探讨了大模型商业化难题，对比 OpenAI 潜在变现方案与 Google 商业模式，分析 OpenAI 开启类似 Google 商业化引擎的可能性，还给出 AI 搜索引擎可能的变现思路，并总结了本周市场情况及 AI 公司动态。
【完整名单】2024-2025年度中国科技产业投资榜 | 甲子引力X
当前中国股权投资市场处于关键“渡口”，科技投资曾困境重重，现“止跌回暖”但仍有“堵点”。投资正校准重构，硬科技成主导，AI相关成热点。2025年大会颁布「2024 - 2025年度中国科技产业投资榜」。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
2025全球大模型应用报告：红海混战「忠诚度」瓦解，用户脚踏4.7条船！
2025年上半年大模型从技术走向生产，45%企业将其用于生产环境。用户付费方式多样，使用面临知识不足、成本高的挑战。市场红海竞争，用户平均用4.7家大模型，国产模型出海需借第三国。