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量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
训练成本暴降99%，35秒出1分钟高清视频！英伟达MIT等引爆视频AI革命
英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构，其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署，重新定义AI视频生成效率极限。
90%打工人「自费买AI上班」，开启To P革命！每月花20刀效率翻倍
面对AI淘汰焦虑，大量职场人主动自费买AI工具，开启「自我拯救」运动，催生出To P新赛道。文章分析其发展快的原因，也提及To B和To C赛道后续发展的条件。
隼瞻科技重磅发布DSA处理器敏捷开发平台ArchitStudio，引领RISC-V专用处理器设计革命
第五届RISC - V中国峰会，隼瞻科技发布DSA处理器敏捷开发平台ArchitStudio。它是全栈式平台，集成深厚技术积累，提供完整支持，能解决传统设计痛点，让开发敏捷高效，推动行业发展。
性能翻番背后：讯飞与昇腾，如何用国产算力炼就大模型？｜甲子光年
在全球AI竞争激烈背景下，科大讯飞与华为昇腾深度合作意义重大。双方合作历经四阶段，实现性能提升与技术突破，还通过软硬件协同构建AI自主发展竞争力，加速大模型行业落地。
大模型推理的“左右脑”革命！华为盘古Embedded凭昇腾之力，让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。
别再所有人平分AI算力：顶级模型给资深工程师才省钱，新人刷题式成长已失效
在2026世界人工智能大会InfoQ直播间，滕昱和唐飞虎探讨AI Coding深层变化。他们认为AI放大资深工程师能力，冲击新人与大型软件组织，还就模型使用、判断力、企业部署等发表见解。
倒卖英伟达GPU算力比火箭卫星来钱快！马斯克交出SpaceX首份财报
SpaceX交出首份上市后财报，AI业务收入25.61亿美元同比猛增247%，成第二大收入源。不过AI业务支出158.28亿美元是烧钱大头，业务仍亏损，未来盈利面临客户消化力等问题。
HyperEyes：从「搜得更深」到「搜得更宽」，并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。
别再错过啦，AI Agent记忆革命：95.2%检索率的持久记忆系统深度解析
agentmemory是为AI编码Agent打造的持久记忆系统，能自动捕获操作上下文，有三层搜索与四层记忆架构。支持12+种主流AI Agent，有全平台覆盖、零外部依赖等优势，虽有局限但值得开发者一试。