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Claude最强领域被GPT反超！GPT 5.5最难编程基准破0
编程领域曾由Claude引领，如今GPT 5.5在大模型解决率为0%的最难编程基准上实现突破。程序重建基准测试（ProgramBench）考验严苛，过往模型解决率为0，GPT 5.5高和超高推理模式成功破局，展现了不同解题风格。
诺奖、金牌与SOTA：谷歌2025八大领域核心突破年终回顾
2025年是AI成为社会基础能源的关键转折点，谷歌通过全栈自研与生态标准双轮驱动构建智能基础设施帝国。从模型推理到科学发现领域均有突破，如Gemini 3系列、Ironwood芯片等，还在各领域有诸多应用与探索。
中国AI云的领航者：阿里云栖大会背后的战略重塑与价值重估
本文围绕阿里云栖大会，剖析阿里巴巴战略转型。其向“AI驱动，公共云优先”迈进，市场低估其AI云潜力。大会展示愿景、降价策略与生态布局，从资本、公共云、全栈技术构建优势，虽短期财务承压，长期增长可期。
光掩模版：芯片产业的 “隐形胜负手”
光掩模版是芯片制造的“微观底片”，其制造流程复杂，精度要求达纳米级。全球市场规模持续增长，亚太占比超60%。中国企业已在部分环节突破，但仍面临高端设备依赖、材料瓶颈和人才短缺挑战。未来技术融合与国产化生态建设将助力产业发展。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
小扎豪掷143亿，却换不来AI燃料！数据之争下半场，中国冲出一匹黑马
2025年大模型高速进化，全球AI圈“数据大战”激烈。小扎花143亿抢占数据制高点却遇问题，马斯克裁员转招“专业AI导师”。中国澳鹏数据崛起，上半年营收3.06亿，有五大技术平台，未来目标2030年前中国区营收超20亿。
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。
为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错？
文章指出与其说AI First，不如说软件工程First。AI时代人成了瓶颈，应把人从链条拿掉。但实施AI First需满足自动化测试、CI/CD流程等条件，且只适合部分场景。还介绍了相关技术栈、功能开发和修复路径及成果。
RAG新SOTA，还在5亿条数据上跑进秒级，只有它了
本文围绕RAG技术展开，指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点，重点阐述Zleap AI的SAG方案，它用超边结构重构数据底座，在多跳问答测试中表现出色，还能在大规模数据下低延迟落地。
专治Demo玩家：「具身灵巧操作奥林匹克」大赛三项第一，全被国内这家公司拿下
星动纪元凭借自研VLA具身智能模型，在具身界灵巧操作奥林匹克Benjie's Olympics大赛中，于翻袜子（银牌难度）、开锁和剥橘子（金牌难度）三项任务上击败技术领先者PI，拿下全球第一，展现全栈技术优势。