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LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
Google一口气发了多少东西？I/O 2026完整梳理
Google I/O 2026发布会成果丰硕。token处理量大幅增长，13款产品月活超10亿。对话式AI融入多产品，基础设施投入增至约1800亿美元。还发布新模型、平台及工具，构建从芯片到应用的Agent体系。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
告别抽卡、散装工具拼凑！通用AI视频智能体框架UniVA开源
在AI视频创作中，创作者常因频繁切换工具而疲惫。近期多所高校联合开源的UniVA框架，像「AI导演」，能整合视频工具，提供一站式自动化体验，改变「抽卡」式创作，还支持多轮交互等功能。
AI 项目总踩坑？小团队、渐进研讨带你找到正确打开方式
Cloud Native Summit 2025奥克兰大会探讨企业借Open Practice Library将协作模式转化成果。Andrea Magnorsky分享Byte - Sized Architecture方法，Ahilan Ponnusamy与Andreas Grabner介绍企业采用AI的迭代式框架，强调小规模持续研讨。
Snowflake：企业对AI投资回报率高达41%
全球著名数据库云平台Snowflake发布调查报告，对9个国家超500人企业调查发现，已部署生成式AI企业平均ROI达41%，应用广泛但面临数据挑战，不同行业和区域表现有差异，多数企业计划增预算。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
OpenAI帝国的真相与幻象——496页「Empire of AI」中文版电子书分享！
资深科技记者Karen Hao新书《Empire of AI》出版，496页巨著撕开OpenAI真实面貌。书中把其比作殖民帝国，揭露生成式AI繁荣背后隐形成本，还记录其从理想到现实转变、GPT - 3背后故事及2023年董事会政变等。