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万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
FairyGen：AI 把孩子的画“动”起来，个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片，通过多模态大语言模型构思分镜脚本，采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段，但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
刚刚，DeepMind开源全栈「Deep Research」项目，AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目，能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果，以流式传输提供带引用答案，前后端结合，还介绍了特性、原理、技术栈等。
刚刚，北大校友Lilian Weng自曝公司首个产品？一篇论文未发，估值却已90亿
OpenAI前安全副总裁Lilian Weng疑似曝光90亿估值新公司Thinking Machines首个产品——手动调参仪表盘，训练中可手动调超参数。OpenAI也有AI硬件野心，设想让ChatGPT成全能硬件助手。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
The Batch: 969 | 谷歌的机器人模型有了腿
谷歌发布 Gemini Robotics 2（GR2），能将相机图像和文字指令转为机器人关节控制命令，可同时控制人形机器人腿、躯干、手臂和手部，简化模型训练和设计，不过谷歌未公布其基础模型等信息。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。