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不写代码、不裁员、15人团队爆改 AI 应用！ChatGPT、Claude死忠粉的暴利玩法：打造多个爆款，实现七位数营收
AI 原生创业公司 Every 仅 15 人，工程师几乎不写代码，却发布多款 AI 产品，运营咨询部门年收入数百万。其联合创始人 Dan Shipper 分享工作流程，称 AI 不会大规模抢岗，通才更吃香，还盛赞 Claude Code 等工具。
AI Coding 赛道，Solo 创业、6 个月 8000 万卖掉，独立开发的新传奇
Maor Shlomo开发全栈无代码平台Base44，6个月获25万用户后8000万美元卖掉。他复盘了从搭建到推广的全流程，分享产品切入点、与AI协作、渠道增长等经验，强调做喜欢之事，把握用户‘顿悟时刻’。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
不死的程序员
文章回顾计算机技术演进中八次“程序员替代论”浪潮，从编译器诞生到如今大语言模型崛起。虽每次都预言程序员被取代，但实际是角色重塑、分层，新需求增长超人力节省，程序员价值仍在。
0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBench Pro发布！
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型，在584道编程赛题上，高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法，揭示AI编程能力神话泡沫，指出其问题并给出提升方向。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
硅谷顶尖产品教练万字干货，一针见血揭示产品失败真相
文章回顾 Jim Morris 演讲，指出多数团队混淆“产出”与“成果”，迷恋“虚荣指标”。以 Power Reviews 为例，强调做对事才驱动客户价值。还介绍衡量成功的指标及应用案例，说明指标关联与先行指标作用。
AI 渗透金融行业：大模型如何破解风控、服务与决策难题？
在数字化与人工智能驱动下，金融行业变革深刻。InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀多位专家探讨大模型赋能金融，涉及风控、服务、决策等难题，分享了大模型应用场景、技术渗透、权衡可解释性与性能等观点。
全面评估多模态模型视频OCR能力，Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型（MLLM）视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集，评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro，准确率仅73.7%，暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。