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谷歌迎来“DeepSeek时刻”！TurboQuant引爆AI圈、全球开发者疯狂复现：6倍无损压缩，内存股集体暴跌
谷歌研究院发布 TurboQuant 压缩算法，能在提升速度、保持准确性的同时，降低大语言模型内存占用，可将键值缓存压缩至少 6 倍，速度最高提升 8 倍。该技术无需额外训练，精度零损失。目前虽未大规模部署，但已引发内存股下跌。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
Karpathy加入Anthropic要做的事，被Google提前做了
Karpathy官宣加入Anthropic要组建新团队‘用Claude加速预训练研究’，话音未落，Google&Meta等发论文‘LLMs Improving LLMs’验证了该思路。论文让Claude Code搜索最优推理策略，结果全面超越人类设计。
上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。
智能流体力学专题研讨会特邀报告1｜潘翀：复杂流动智能测量方法——物理约束、数据同化与应用
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行。智能流体力学专题研讨会展示了AI与流体力学交叉研究进展。本次分享潘翀报告《复杂流动智能测量方法：物理约束、数据同化与应用》，含多种算法等内容。
6K星 Qwen围绕Web AI，打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后，新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合，本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
Perplexity不仅没死，而且很强
文章对比通用AI搜索与Perplexity，指出通用AI搜索用于金融投资不够严谨准确，而Perplexity从专业金融API拉取数据，集成权威数据源，准确度高。在此基础上推出的Perplexity Computer功能强大，是严肃工具。
谷歌创始人罕见反思：低估 Transformer，也低估了 AI 编程的风险，“代码错了，代价更高”
谷歌创始人 Sergey Brin 在斯坦福公开对话中反思，谷歌曾低估 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错，更适合创意类工作。还回顾谷歌发展，指出虽有研发积累，但曾投入不足，强调算法比算力更关键。
GEO最新风向：Google官方GEO分享与Bing站长工具GEO新功能，附白杨SEO看法
本文整理谷歌和必应官方GEO分享。Google的Danny Sullivan谈AI搜索，强调好SEO即好GEO，内容要非同质化；Bing预告站长工具GEO新功能，如优化建议、引用份额指标等。