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华为昇腾推理对决：开源vLLM vs 官方MindIE，数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理，对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型，分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势，还强调构建国产AI推理生态需多要素，鼓励开源协作。
从辅助工具到智能决策，大模型如何改变人才选拔方式？
随着大模型应用拓展，企业人力资源管理成落地热点。阿里巴巴技术专家程鹏认为，大模型在人才选拔与培养中有效率、个性化、客观决策等颠覆性价值，也面临落地挑战，还分享应对策略等内容。
灵初智能陈源培：一个 00 后的机器人之梦
00 后陈源培是灵初智能联创，本科土木工程专业，大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手，参与开源项目，灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要，还谈了模型、创业、落地等看法。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
拒绝强行AIGC！| 一种安全实用、准确率高的Text2Sql方案
在金融、医疗等对精确性、透明度和安全性要求高的领域，完全依赖大模型NL - to - SQL能力易出错。本文提出基于函数调用LLM的新范式，将LLM能力聚焦于调用预定义功能函数，提升了数据检索的准确性、透明度和可维护性。
The Batch：831 | 机器翻译正在实践中发挥作用
人工智能为语言学习应用巨头 Duolingo 带来生产力提升，借助生成式 AI 构建 148 门课程，总量翻倍。其 AI 辅助课程构建法能快速转化多语种版本，还在评估多模型，不过此举也引发批评。
AI时代UI已死？Karpathy称产品要给AI开后门，还分享了自己的AI编程心法
Andrej Karpathy指出，只有复杂UI、无脚本支持、基于不透明二进制格式的软件产品，在AI时代会被淘汰。他给出风险评估清单，还分享AI编程心法，探讨编程中‘验证鸿沟’问题。
OpenAI 首位营销负责人：产品没找到 PMF 之前，营销没价值
OpenAI首位营销负责人Krithika Shankarraman表示，ChatGPT这类产品营销核心是帮用户理解应用场景与价值。有效营销需全公司协同，产品找到PMF后营销才真正有价值，还分享了营销四步法等经验。
1/15成本，实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR
给AI生成作品打水印成行业共识，但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark，成本仅为Meta模型WAM的1/15，在多任务中表现优异。
一张图片+ 一条音频，照片开口说话唱歌，多角色、情绪控制都拿捏了。
腾讯混元联合腾讯音乐推出 HunyuanVideo - Avatar 模型，上传照片配音频就能生成动态视频。支持多风格角色、情绪控制和多角色对话，单角色模式已开源，技术有创新，在多数据集表现优。