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存储市场为何“超”了又“超”？
近日，闪迪宣布调涨NAND闪存合约价，三星等巨头财报业绩超预期。摩根士丹利预计存储行业将迎‘超级周期’。存储芯片全品类产品齐涨，终端与资本共振。本轮涨价因AI需求爆发与产能重构，未来市场前景好但有不确定性。
抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。
马斯克抢先谷歌一步放大招，Grok 4.1登顶LMArena，创意写作直逼GPT-5.1
谷歌Gemini 3将上线消息正热时，马斯克旗下xAI的Grok 4.1凌晨上线。它有两个“形态”，免费开放且有APP版。在LMArena测试中表现优异，事实稳定性、情商、创意写作等能力提升，实测也有不错表现。
教育行业首个AI Agent落地！斑马口语「超人类外教」诞生
教育行业首个AI Agent落地，斑马口语推出「超人类外教」。它有「人」味，能灵活交流、共情，背靠猿力大模型，有记忆能力，性价比高，推动优质口语教育，或重塑教育行业。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
杨植麟预告，Kimi K3要来了
月之暗面团队海外AMA透露Kimi K3相关信息。K3或采用KDA架构，有低成本优势；通过开源解决信任问题；将推出不同规格模型；产品打磨注重写作、视觉能力及NSFW内容探索。Kimi性价比模式或改写行业规则。
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。
1.4K标星！微软开源了一款全能AI客服系统，一键24小时实时对话！
数字化时代传统呼叫中心问题多，成本高。微软在GitHub开源Call Center AI，基于Azure + GPT的智能语音客服系统，具多项功能，采用三层设计，适用多行业，可落地，或成企业标配。
藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测！教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking，介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级，还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试，肯定其表现，赞 Kimi 战略清醒务实有远见。
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。