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小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
OpenAI发布GPT-5-Codex：独立编码7小时，能动态调整资源，token消耗更少
OpenAI发布专用于编程的GPT-5-Codex，属GPT-5特殊版本，有即时协作和独立执行的‘双模’特长。它能动态调整资源，token消耗少，擅代码审查。文中还介绍其命名由来及编程智能体竞争情况。
Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
视频世界模型困在像素网格里：腾讯开源SCoPE，用射线空间重写位置关系
香港大学、香港科大与腾讯ARC Lab联合提出SCoPE，让视频模型处理位置关系的基底从张量网格转向射线空间。它将相机射线坐标注入Video DiT，新增参数不到原模型0.1%，多方面表现获改善。
韦东奕论文登数学顶刊，将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4
韦东奕和北大学者章志飞、邵锋合作的论文发表于数学顶刊《Forum of Mathematics, Pi》。他们将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4，成果填补空白，证明方法可推广到其他方程。
40年首次突破！清华大学发布全新最短路径算法，打破理论瓶颈:数据中心有望节省大量计算资源
清华大学Ran Duan、Longhui Yin团队发表论文，提出确定性新算法，在稀疏图上表现超经典Dijkstra算法。新算法时间复杂度为`O(m log²/³ n)`，不维护全局有序顶点队列，应用前景广，可节省计算资源。
基础模型又一关键拼图，腾讯混元发布训练新范式「无相」：引入功能性记忆，打破静态权重枷锁
腾讯混元团队发布HY - WU范式，打破静态权重束缚，引入功能性记忆，实时生成个性化参数。应用于图形编辑基模效果好，在图像编辑任务表现优秀，还对未来AI架构提出多方面展望。
小红书hi lab首次开源文本大模型，训练资源不到Qwen2.5 72B 的四分之一
6月6日，小红书hi lab团队首次开源文本大模型dots.llm1，采用MIT许可证。该模型激活参数量140亿，总参数量1420亿，上下文长度32K。训练资源不到Qwen2.5 72B的四分之一，在多个测评中表现出色。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
一次汇报，资源投入暴涨数十倍：快手大模型推荐以 1/12 成本突围，技术负责人亲历的革新故事
InfoQ 专访快手科技副总裁周国睿，他分享了快手大模型推荐技术投入挑战、决策过程等。如汇报后资源投入涨数十倍，以 1/12 成本突围。还阐述推荐系统变革、技术押注及未来推荐系统突破点等观点。