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万卡时代，企业需要怎样的算力集群？
过去两年，AI算力需求跃升，消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点，智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨，还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。
从 Apple M5 到 DGX Spark ，Local AI 时代的到来还有多久？
近期，黄仁勋将桌面级AI超算DGX Spark交付给马斯克引发热议。同时，Apple Silicon等芯片下放端侧推理能力，本地运行时和端侧模型供给加速成熟。但本地算力等问题仍制约消费终端Local AI大众化落地。
你急它不急：GPT-5先判断，再决定「速答」还是「深想」
OpenAI副总裁Jerry Tworek透露，GPT - 5能判断问题难度，分配思考时间，决定何时停下。它升级了推理能力，有了时间感，采用受控思考机制，提升了复杂任务准确率，减少幻觉。其进化历经o1、o3到GPT - 5阶段。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
最强DeepResearch！通义DeepResearch-30B开源实战：模型部署+LangGraph+A2A全攻略
阿里发布全开源项目通义DeepResearch，在研究任务评测中表现出色，底层是30B的MoE专用推理模型，资源需求低。文章演示了基于该项目构建本地化端到端DeepResearch助理的方法，包括模型部署、Agent实现等。
马斯克的作业还是被奥特曼「抄走了」
奥特曼宣布几周内发布ChatGPT新版本，12月推成人模式，让其重获个性化“灵魂”。这似在抄马斯克Grok作业，背后是为AI产品增长，当下AI之战已演变成争夺用户注意力和多巴胺的战争。
AI浪潮之下：存储来到聚光灯下
AI浪潮下，行业对存储设备重视上升。其根因是AI业务刺激，数据量增长且推理业务有新需求。信通院报告显示我国存力结构优化，国内厂商迎来机会，平头哥镇岳510主控芯片表现出色，生态建设也在推进。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
刚刚，OpenAI把1GW超算中心直接给了印度！奥特曼即将亲赴三哥办事处
OpenAI计划在印度建设至少1GW规模的数据中心，这是「星际之门」计划首次大规模进入亚洲。印度用户增长潜力大，还有多语言应用场景。虽奥特曼淡出CEO角色，但亲自推动全球算力布局，印度是关键起点。
字节Seed提出M3-Agent：像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent，这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制，解决长视频理解痛点，已被CVPR 2025收录并开源代码，为通用人工智能奠定基础。