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让世界模型推理效率提升70倍：上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。
一个强化学习信仰者的十年｜甲子光年
本文讲述朱哲清在强化学习领域的十年历程。他从斯坦福到Meta再创立Pokee AI，逆势押注强化学习。虽面临诸多质疑，但随着InstructGPT等出现，强化学习逐渐被认可，他致力于构建新一代AI Agent。
AMD服务器上一个诡异的性能问题诊断历程
本文复盘AMD服务器高优故障，从8月底起，集团amd turind机器业务cpi和cpu利用率飙升，影响业务性能。经排查是split lock问题，由python解释器调用__libc_free时出错引发，还分析了问题原因、传导路径，并给出应对措施。
谷歌2025年终回顾：Gemini 3领衔，六大领域全线突破
本文回顾谷歌2025年发展，从Gemini 1.5 pro开始有变化，到Gemini 2.5 pro质变。谷歌在模型、产品、创意、科学等六大领域突破，如Gemini 3系列模型表现出色，但Sam Altman仍认为谷歌失败。
天下苦SaaS已久，企业级AI得靠「结果」说话
SaaS在AI时代问题凸显，推理成本高、交付质量不稳定。在此背景下，百融云创推出结果云Results Cloud，以RaaS模式提供全栈解决方案，解决AI落地难题，还呼吁共建智能体生态。
两个LLM互相对线，推理能力起飞：康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble，通过对抗训练两模型提升推理能力，不依赖外部监督，在多模型实验中显著提升数学基准表现，不过在部分领域外任务有局限。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
Anthropic 自曝：内部是如何使用 AI 的
Anthropic发布报告，调查132名工程师、进行53场访谈并分析20万条Claude Code使用记录，探究AI对自身工作的改变。发现生产力提升、专业边界模糊，但也引发技能退化、同事互动减少等担忧。
Agent 正在终结云计算“流水线”，Infra 必须学会“思考” | 专访无问芯穹夏立雪
InfoQ 专访无问芯穹联合创始人夏立雪，他分享了面向 Agent 的基础设施建设进展与经验，探讨从“处理”到“思考”的范式转变对基础设施的冲击，指出 Agent 规模化落地阻碍及解决办法，还谈及 Agentic Infra 等内容。
Ilya 最新访谈，预训练时代终结后，AI行业来到了哪里？
Ilya接受90多分钟深度访谈，指出当前大模型泛化能力远不如人，Scaling时代终结，研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题，预测超级智能5 - 20年到来。