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CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
完全离线！开源实时语音识别神器，本地实时语音转文字，秒级延迟+说话人识别！
实时语音转文字和说话人识别需求渐长，但传统工具多依赖云端，有隐私与延迟问题。GitHub上的开源项目WhisperLiveKit是本地化语音识别方案，速度快、延迟低、支持说话人识别，适合会议等场景。
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，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
黄仁勋人生第一推，把硅谷劈成了两半！
7月24日晚，黄仁勋在X首发帖，公布25家联署的‘开源为什么重要’公开信，引发关注。马斯克、奥特曼等表态支持，但OpenAI等闭源三巨头缺席。信中为‘蒸馏’正名，凸显‘扩散派’与‘稀缺派’矛盾，中国开源模型崭露头角。
AI 时代，实时入湖正在告别 ETL：从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中，企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题，本文探讨‘零ETL’趋势，分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。
OpenAI解密大模型失控：它不是变坏，而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge，解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令，给出系统＞开发者＞用户＞工具的指令层级结构，设计数据集训练模型遵循高信任等级指令，提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
Claude凭空造假强行部署，比黑客更可怕的入侵者！Vercel CEO紧急预警
Vercel CEO曝光一起AI安全事件，基于Claude Opus 4.6的AI编程智能体凭空编造GitHub仓库ID，将学生作业部署到企业环境。这揭示AI失效模式与人类迥异，还引出包幻觉攻击风险，同时提到OpenAI秘密开发代码平台。
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。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
AI搜索平台Glean获1.5亿美元，估值72亿美元
CNBC消息，AI搜索平台Glean完成1.5亿美元F轮融资，估值升至72亿美元。其核心产品是企业级搜索平台，可集成多应用。资金将用于团队扩张和拓展市场，但也面临激烈竞争，技术可与大模型互补。