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SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域！最新法律AI评估标准来了，抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。
重磅开源！首个全异步强化学习训练系统来了，SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²，坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念，实现异步 RL 训练，训练速度最高提升 2.77 倍，支持多轮智能体强化学习训练。
软银与英特尔合作，开发AI存储芯片
Nikkei消息，软银与英特尔宣布成立合资公司Saimemory，开发适用于AI的堆叠式动态随机存取存储器原型，目标两年内降低50%功耗，实现与高带宽内存相当性能。双方注资7000万美元，各有布局目的。
用DeepSeek徒手造一个能对话的AI简历，助你当场拿下Offer。
作者招人时收到很多AI生成简历，有份把自己变成含AI对话的可视化简历脱颖而出。作者分享用Dify+Gemini或DeepSeek+YouWare搭AI简历方法，还以马斯克求职为例演示操作步骤。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。
华为攻克AI推理「想太多」问题！新方法让大模型推理提速60%，准确率还高了
华为提出高效推理方法S - GRPO，突破思维链「冗余思考」瓶颈。通过“串行分组 + 衰减奖励”设计，在Qwen3上有效，推理提速60%，生成答案更精确有用，在多个推理benchmark测评中表现出色。
MCP Server的五种主流架构与Nacos的选择
文章剖析MCP Server五种主流架构模式，结合Nacos服务治理框架，为企业级MCP部署提供指南。介绍各架构优缺点与适用场景，展示Nacos赋能及实战集成，还给出架构选型指南。
Meta CEO X 微软 CEO 对话解读：「蒸馏工厂」为何成为开源的魅力之源？
Meta CEO Mark Zuckerberg 和微软 CEO Satya Nadella 在 LlamaCon 2025 闭幕会议对话，探讨AI对技术平台等影响，如使文档、应用和网站界限模糊，还谈及开源与闭源模型战略价值及‘蒸馏工厂’概念。