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阿里开源Qwen3-Coder-Next，80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。
2025 AI 趋势报告：Agents 正在跨越鸿沟
《2025 AI 趋势报告》指出，AI 智能体跨过鸿沟被广泛采用，能力比肩人类，成本优势显著，影响招聘。能源成制约，生成式 AI 普及快，收购成主要退出路径，虽估值高但基本面尚好，还分析了下一波创业切入点。
DeepSeek母公司去年进账50亿，够烧2380个R1
R1问世一年，DeepSeek无新融资和商业化动作，但AGI成果不断。其母公司幻方量化去年赚50亿，为研发提供资金。对比靠融资和变现的OpenAI，DeepSeek坚守AGI初心，团队稳定，还让股民借其论文获利。
良心老黄不搞硅谷资本家那套！Groq人均套现500万美元
英伟达斥200亿美元收购「TPU之父」创业公司Groq，不仅拿下技术授权，还安顿好其员工和股东。90%的团队被打包带走，人均到手500万美元，此次交易被视为双赢。同时，英伟达借此解锁LPU新方案。
120页深度报告，搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》（2025），从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出，AI发展迅速，模型成本高且迭代快，应用渗透各行业，智能体崛起，市场结构变革，公司运作方式也在重塑。
vLLM Ascend超越MindIE？ 昇腾推理Qwen3与DeepSeek R1 Distill性能实测
国内开发者在昇腾NPU上进行大模型推理面临挑战，华为MindIE推理引擎使用门槛高。昇腾联合vLLM社区推出vLLM Ascend插件。本文用GPUStack平台实测其与MindIE性能差异，得出两者在不同场景各有优势的结论。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。