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MoE推理「王炸」组合：昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中，MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型，经多方面优化，推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法，在昇腾不同平台展现卓越性能，为大模型落地提供支撑。
重磅开源！首个全异步强化学习训练系统来了，SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²，坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念，实现异步 RL 训练，训练速度最高提升 2.77 倍，支持多轮智能体强化学习训练。
优步针对微服务和大规模计算工作负载完成了大规模的 Kubernetes 迁移
优步成功将计算平台从 Apache Mesos 迁至 Kubernetes，覆盖多数据中心和云环境。工程团队详述迁移挑战、方案与教训。虽遇技术、文化难题，但迁移后运营效率等提升，为大公司提供借鉴。
逆向工程：ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测，详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’，分析工作原理、实现方案，探讨其对提升用户体验的作用，认为‘用户洞察’是关键。
彻底说清 Human-in-the-Loop：企业级 Agent 系统的关键挑战与LangGraph解法【上】
文章围绕企业级Agent系统中Human-in-the-Loop（HITL）展开，介绍其必要性、常见模式，以LangGraph为框架解读关键挑战与实践，涵盖核心机制、原理解析，还阐述HITL下工具调用的两种管控模式。
最新W4A4KV4全量化框架，单卡A100大模型推理速度飙升
计算所王颖研究员团队等联合在ASPLOS 2025上发表并开源COMET框架，通过系统 - 算法协同优化，实现全4比特推理性能突破，在多方面有技术亮点，实测性能碾压现有方案且已开源。
13K star！这个项目太顶了，自动化 API，后台作业，工作流，UI开发，低代码一网打尽！
日常开发构建和管理内部工具费时费力，第三方方案费用高。开源项目Windmill是开发者福音，能将脚本自动转换成工作流程和UI，适用多场景，有自动UI生成等特色，安装使用简单。
微软开源多智能体自定义自动化工作流系统，加速搭建基于AI的自动化系统
微软开源多智能体自定义自动化工作流系统，可助企业用AI智能体实现复杂组织任务自动化。该方案整合多项Azure服务构建管道，有聚焦核心价值等功能，还给出部署指南与成本估算。
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。
字节开源DreamO，一个框架包揽多种图像定制需求
近期图像定制研究展示大规模生成模型潜力，但多数方法通用性有限。字节提出DreamO框架，支持多种图像定制任务，有特征路由约束机制，能解决特征冲突，还介绍其技术原理与各任务效果。