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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，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
2025-04-努力不是做好事情最重要的因素
作者分享个人生活、工作等多方面情况，提及播客发布，认为努力非工作做好的关键因素，深入探讨Agent在业务应用中的问题，还谈及视频更新、投资经历等，最后表示要审视目标、精简事务。
深度访谈：阿里云X平头哥，模型推理提升13倍背后的秘密
这篇深度访谈聚焦阿里云与平头哥，探讨模型推理提升13倍背后的秘密。随着AI焦点转向推理，行业面临算力、成本、监管等矛盾。嘉宾分析推理范式现状与变化，探讨推理加速技术及优化策略，还谈及瓶颈、未来发展及竞争方向。
全网炸了！骨折傅盛直播翻车：龙虾3分钟救场，10万人看懵了
春节滑雪受伤后，猎豹移动CEO傅盛躺在床上用语音和截图，基于OpenClaw框架14天养出一支8个Agent的AI团队，产出惊人数据。龙虾三万24小时建站，成本和时间优势明显。直播中三万还解决网站访问问题，揭示Agent核心壁垒是Skill积累。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
14万，家务机器人带回家！斯坦福华人博士具身创业首款产品亮相
斯坦福明星华人博士生创业机器人Memo亮相，售价2万美刀。它颜值高，能做家务，在无剪辑等的demo中有出色表现。其背后是ACT - 1模型，依赖技能捕捉手套数据训练，成本低且用户可教它新本领，预计2026年推出。
AI训练初创公司Mercor，年运收入4.5亿美元，冲击100亿美元估值
AI训练初创公司Mercor正洽谈C轮融资，目标估值100亿美元或更高。它为OpenAI等对接专家，还提供数据标注服务，年化运营收入近4.5亿美元，但也面临Surge AI等对手竞争，OpenAI新平台或带来新威胁。
超越GPT-4o！华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%，刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner，让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%，在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。