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砺算科技GPU背后的故事
文章讲述砺算科技GPU背后故事，包括其团队核心成员来源，经历的资金、欠薪等问题，还提及S3人员流动衍生出的其他GPU企业。分析砺算科技团队稀缺性、融资短板等情况，对比不同GPU发展路线。
一文全解析：AI 智能体 8 种常见的记忆（Memory）策略与技术实现
本文剖析8种常见AI记忆方案，如全量记忆、滑动窗口等，分析其原理、特点和适用场景，还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣，适用不同对话场景，能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色，但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’，分析环状结构、直径大小和小世界特性，发现蒸馏模型等特点，为理解AI推理及模型优化指明方向。
DeepSeek-R1超级外挂！“人类最后的考试”首次突破30分，上海交大等开源方案碾压OpenAI、谷歌
上海交大联合深势科技团队发布新研究，在“人类最后的考试”（HLE）上获32.1分创纪录。团队推出工具增强推理智能体X - Master、多智能体工作流系统X - Masters并开源，方案表现优于OpenAI、谷歌相关模型。
钉钉为 AI 找了个绝佳工位
随着AI浪潮袭来，企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化，将单元格变为AI“工位”，汇集AI工具、沉淀业务系统，还融合表格与文档、支持提醒功能，解决企业痛点。
Agent 框架协议“三部曲”：MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题，获三大巨头支持；A2A促进独立Agent间通信，但MAS系统不成熟致其未普及；AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
图解Vllm V1系列7：使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热，探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理，分析单条请求处理流程及阶段，说明并发提升效率的方法，还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响？
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响，探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题，还通过MNIST实验，从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。