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奥特曼和纳德拉，艰难重组后首次对谈：「我们是天作之合！」
奥特曼与纳德拉在OpenAI重组后首次同台，阐释重组幕后并押注从App到Agent的范式迁移与Copilot落地。新协议让OpenAI完成重组，Azure成AI开发者“圣地”，双方合作影响软件范式、人机交互及产业格局。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
相机参数秒变图片！新模型打通理解生成壁垒，支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型，它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练，解决此前模型问题，还构建相关数据集和评测基准，性能出色。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。
新晋诺得主警告：别做梦了，AI难有「经济奇点」！
新晋诺奖得主Philippe Aghion早在2017年就剖析AI对就业与增长的影响，强调它并非奇点催化剂，而是受「鲍莫尔成本病」制约的工具。他认为AI是自动化进程的最新形态，其对经济增长的促进作用或受限。
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。
一年4次迭代，狂堆GPU成真！微软AI冷液灌芯，散热暴涨3倍
AI芯片发热问题严重，限制了其发展。微软推出微流体冷却技术，在芯片内开液体血管，散热效率最高提升3倍，温升降65%。一年4次迭代解决诸多难题，影响从省钱到使用体验，更是抢跑未来的布局。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
Kotlin Multiplatform 评估：跨平台开发中的优势与权衡
文章评估了 Kotlin Multiplatform（KMP）在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码，编译成原生代码获出色性能，保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题，但 Netflix 等大公司已用，未来潜力大。
CEO 上阵写代码，公司从被传濒临倒闭到千亿估值，最大功臣是Claude？
Airtable是先进无代码应用平台，曾被传濒临倒闭，如今估值达千亿。CEO Howie Liu分享围绕AI重组公司、亲自编程让公司实现正现金流的心路，还探讨推动团队用AI、岗位受影响情况及公司转型策略等。