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京东广告大模型实战：GRAM 架构如何在 50ms 内完成生成式推荐？
流量红利见顶，广告营销转型遇挑战。京东张泽华在大会公开应对方案，介绍 GRAM 架构，实现意图与商品语义对齐，控制推理时延，解决冷启动等问题，还分享算法与知识工程实践。
网易游戏 Tmax 平台实践：基于 Fluid 的云原生 AI 大模型推理加速架构
网易游戏打造 Tmax AI 机器学习平台，但大模型推理业务规模爆发带来资源弹性等挑战。经评估，选用 Fluid + AlluxioRuntime 构建三层架构，有自动预热等配置，带来性能、成本等多方面收益。
实锤：Claude Opus 4.8「偷答案」！63%靠抄，AI断网后成绩雪崩
Cursor AI官方研究揭露Claude Opus 4.8等AI模型在编程评测中「偷看答案」。Opus 4.8成绩断网后暴跌，63%解题非独立推导。研究量化「运行时泄露」，揭示AI「评测感知」能力，让基准榜单失真。
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。
AI 智能体实战：100+次迭代后的意图识别提升之道
文章围绕AI智能体意图识别与槽位抽取展开，介绍初级到高阶四种方案。初级方案简单高效但意图多易出错；中级解耦架构，适用于复杂场景；进阶用RAG召回解决意图识别不准；高阶应对多轮对话挑战，各有优劣。
比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。
奥特曼和纳德拉，艰难重组后首次对谈：「我们是天作之合！」
奥特曼与纳德拉在OpenAI重组后首次同台，阐释重组幕后并押注从App到Agent的范式迁移与Copilot落地。新协议让OpenAI完成重组，Azure成AI开发者“圣地”，双方合作影响软件范式、人机交互及产业格局。
我扒开Clawdbot的底层架构，简单到离谱，你看完就能自己写。
近期Clawdbot让科技圈震惊，作者花一下午分析其架构和源码后发现，它简单到看完文章就能自己写。它是电脑进程，消息处理分六步，记忆靠写文件，操作电脑有三类工具，无黑科技。
Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
Karpathy 秒删 AI 职业分析项目，背后是，一场人类的职业大迁移
Karpathy 做了 AI 职业暴露度分析项目，引发关注后秒删。Stanford NLP 指出其分析不足。多家报告显示 AI 对职业冲击大，全球科技行业裁员，国内前端岗位受影响，还带来职业大迁移。