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机器人整机是“有限游戏”？对话星海图创始人：具身智能商业化的三个阶段，终点是卖Token
星海图CEO高继扬等提出具身智能三重跃迁，发布新模型并开源，首秀自研机器人。公司从整机起步，联合建数据公司，规划数据量。其商业模式分三阶段，认为中国具身基础模型能力有望超美。
其实，扩散语言模型在最终解码之前很久，就已确定最终答案
随着扩散语言模型（DLM）发展，它成自回归（AR）模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象，提出 Prophet 策略，实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
AI时代的真相：信息免费，认知收费
文章指出AI时代信息不再稀缺，获取成本趋近于零，差距源于脑中的“解码与决策系统”，并将该系统拆解为解码、决策、执行三层，分析每层造成差距的原因。
Anthropic发布AI原生创业秘籍：手把手教你怎么烧Token创业
Anthropic发布36页AI原生初创企业操作手册，将创业精准拆解为四阶段，剖析如何用Claude Code构建商业护城河。介绍各阶段任务、退出条件、常遇问题及应对策略，强调创始人判断能力重要性。
具身智能的第四阶段：「造系统」？
进入2026年下半年，业内形成共识：具身智能竞争从单一模型比拼转向系统工程与产业基础设施角逐。鹿明机器人推出具身智能开发与验证平台Lumos Station Lite，提出“产业具身”理念，助力具身智能落地。
金融智能体落地四阶段，同花顺Agent战略与实践全景
在数字化与 AI 驱动下，金融行业变革正酣。同花顺产品总监路忠文解析 AI Agent 在金融领域实践，结合案例揭示其突破传统业务边界的潜力，探讨落地挑战与趋势，还分享了公司自身 AI 探索历程与实践经验。
解码加速15倍！EdgeRazor助推大模型在PC/移动端“狂飙”
大语言模型参数膨胀，端侧部署难，量化成主流轻量化方案。开源工具库EdgeRazor由南京大学和微软联合推出，采用MPQAD打破极低比特大语言模型“能力塌陷”，在性能、效率、易用性等方面表现出色，打通AI全生态链路。
模型训练篇｜多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。