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妈妈再也不用担心延迟了！斯坦福手搓Llama超级内核，推理仅需0.00068秒
斯坦福Hazy实验室推出低延迟推理引擎「Megakernel」，将Llama - 1B前向传播融入单一GPU内核，H100上提速1.5倍，B200上每次推理仅0.00068秒，比vLLM快3.5倍。文章分析传统引擎问题并介绍Megakernel设计。
AICon上海演讲精华回顾：《GMI Cloud 全球化高性能分布式推理服务构建实践》
AICon2025上海站，GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》，介绍其推理平台，拆解扩缩容等能力，分享架构设计、部署及优化实践，揭秘推理提效关键路径。
AI大模型浪潮下的认知重构：从一个数据老兵的转型思考
作者作为数据老兵，分享接触 ChatGPT 后的转型思考。指出 AI 使编程、数据分析师岗位巨变，填鸭式教育不再适用。强调认知结构是护城河，还探讨了 ETL、数据建模及 AI 原生产品变化。
3 层人群定位 × 5 种赋能手段，企业全员数据能力提升指南 | 极客时间企业版
在AI重构商业规则的当下，数据能力是企业核心竞争力关键。极客时间针对企业数据人才培养痛点，打造全链条数据人才培养体系，分层赋能三类人员，提供多种培养方案和赋能手段助力企业升级。
测试时Scaling或是最大错觉，Google：R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证，OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长，而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’，而非‘算得更久’。
无需多视角，单图重建可交互3D模型！南洋理工开源结构推理框架
南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。
SOTA级的Embedding模型！F2LLM模型、数据、代码全部开源，人人可用
Embedding 模型应用广泛，但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM，含 0.6B、1.7B、4B 系列模型，仅用六百万数据微调基座，在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
对话Noitom Robotics CEO戴若犁：没有人比我更适合解决机器人的数据问题 | GAIR 2025
本文是对诺亦腾机器人CEO戴若犁的专访。他表示因机器人业务营收两年涨40倍，年初拆分成立机器人数据公司。该公司以数据为交割界面，有产品交付能力，已与六七十家头部公司合作。
EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相，有比“您好”高2.6倍的token？
近年来，大型语言模型虽成功，但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题，定义PoC Token，开发PoCDetect和PoCTrace工具，揭示LLMs训练数据污染情况。