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前 Codex 大神倒戈实锤！吹爆 Claude Code：编程提速 5 倍，点破 OpenAl 死穴在上下文
前OpenAI工程师、Codex项目早期研发者Calvin French - Owen在播客中锐评代码智能体，他偏爱Claude Code，称其编程提速5倍，优势在上下文拆分能力。他还点出OpenAI与Anthropic产品理念差异，分享上下文管理经验。
Token洪流的转向：当AI Agent成为Token消耗的主宰，什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移，AI Agent成Token消耗主宰，大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求，还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势，它获2025年度相关卓越奖。
微软全球AI采用报告：每6个人就有1个用AI，但差距正在失控
微软AI经济研究所报告显示，2025下半年全球AI普及率创新高，每6人就有1人用AI，但全球南北数字鸿沟加剧。富裕国家借基建优势巩固领先，韩国靠政策、技术、文化实现跃升，开源模型DeepSeek在新兴市场崛起。
SDD 如何在复杂业务系统中真正落地？
文章围绕SDD在复杂业务系统落地展开，介绍OpenSpec库使用，对比与系分差异，分析其优势与问题，如LLM与IDE执行能力鸿沟、无update命令等，还对比OpenSpec和GitHub Spec Kit，并给出流程及提示词。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
56倍加速生成式策略：西交大提出EfficientFlow，迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow，融合等变建模与高效流匹配，提升数据效率，压缩推理迭代步数，在多基准实现SOTA，推理提效显著。
人才济济的大厂，为何频频产出垃圾代码？
科技大厂常产出垃圾代码，原因在于多数代码变更由菜鸟工程师完成，他们经验不足且常处于摸索状态。老手虽有优势，但过度依赖有问题。大厂为调度人才牺牲代码质量，这在AI时代隐患更大。
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。
起底“豆包手机”：核心技术探索早已开源，GUI Agent布局近两年，“全球首款真正的AI手机”
当红的“豆包手机”技术详情被证实，其助手技术基于字节自研的UI-TARS模型，该模型初代开源后引发热议，“豆包手机”用的闭源版性能更优。UI-TARS历经迭代，成果成热门开源多模态智能体。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。