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对话鹿明CTO丁琰：数据会反向决定模型，甚至影响硬件形态 | GAIR 2025
本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践，其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系，数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式，介绍FastUMI改进及Pro版优势。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
没了遥控器，还被扔进荒野，具身智能该「断奶」了
在第五届ATEC科技精英赛上，人形机器人在户外场景状况百出，如摔倒、罢工等。专家认为过去高估其通用能力，五年内走进家庭承担家务较难。具身智能面临感知、决策、硬件等难题，但也有队伍取得成果。
准确率腰斩！大模型视觉能力一出日常生活就「失灵」
EgoCross项目团队聚焦跨域第一视角视频问答评测，揭示现有MLLM在多场景泛化瓶颈。团队提出跨域第一视角视频问答基准EgoCross，经测试揭示模型短板，验证改进方法潜力，研究入选AAAI 2026且数据集等已开源。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。
智能体崛起，AI+软件研发到新拐点了？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具，距“原生开发时代”尚远；Coding Agent 潜力大；还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
硅谷大佬带头弃用 OpenAI、“倒戈”Kimi K2！直呼“太便宜了”，白宫首位 AI 主管也劝不住
硅谷正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且成本低。节目中还探讨中美开源模型现状等。
TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象，介绍写kernel的方式，阐述TileLang三层抽象特点及适用场景，展示JIT工作流、接口和执行后端，还提及性能优化、基准测试、正确性校验，最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。