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构建会“说话”和“行动”的 AI：生成式数字人技术与 EchoMimic 实践
在 QCon 全球软件开发大会上，支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人，生成式数字人成本低、易控制，但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源，经优化推理速度可提升。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
究竟会花落谁家？DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片
近期，DeepSeek发布V3.1新模型，采用全新混合推理架构，在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8，或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8，未来国产大模型或针对其专门优化。
又是王冠：27M小模型超越o3-mini！拒绝马斯克的00后果然不同
27M小模型HRM由拒绝马斯克的00后王冠开发，超越o3 - mini - high和DeepSeek - R1，推理不靠思维链。它采用分层推理等五项核心技术，在多测试中表现出色，虽被指通用性不足，但有人看好其仿脑架构。
只需一次指令微调，大模型变身全能专家天团，8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本，稀疏混合专家架构虽能提升推理效率，但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE，单阶段微调就能升级大模型，还解决传统方法两大局限，在性能和效率上双突破。
谷歌开源非结构化数据抽取工具
谷歌开源 Python 库 LangExtract，用 LLM 从非结构化文本文档提取结构化信息。它定位精确、输出可靠，针对长文档优化，有交互式可视化，支持多模型，适应多领域，还给出快速开始示例。
Codex正在重塑传统推理框架开发流程
作者用Codex完善SGLang Diffusion的SKILLS流程，修复诸多bug。让其做benchmark脚本，发现不同rmsnorm性能差异。应用flashinfer rmsnorm遇问题，Codex找出原因并修复，还提升了模型性能，体现强大生产力。
AI重新打开了创业窗口期？数据告诉你真相
移动互联网红利结束后创业圈寒冬漫长，2025 年起 AI 创业融资回暖，但资金集中于头部公司。AI 使创业成本断崖式下降，一人公司兴起，不过 AI 创业失败率仍高。真正的创业窗口期属于有行业认知、能差异化定位且善用 AI 的人。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践，原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法，分享印象深刻的debug经历，列举在SGLang用Codex一个月的优化成果，还提及Claude Code使用遇阻。
高通要发两款AI推理芯片，资本市场反应强烈
高通周一宣布明年推AI200芯片，2027年跟进AI250，股价应声上涨。两款芯片基于移动神经处理技术，专攻AI模型部署，沙特AI公司已计划采用，高通想借此进军AI芯片市场。