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BesiegeField：LLM能否学会设计机器？
香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField，探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角，测试LLM，提出多智能体迭代设计流程等，发现LLM有挑战但并非不可实现，如Gemini 2.5 Pro表现不错。
Vibe之下，AI之上：海淀创新生态的“社区”引力法则
2025年9月17 - 21日，2025 AI创造者嘉年华在海淀中关村创业大街举办。活动由多单位联合主办，含五大板块，呈现年轻化、社区化、跨界融合特点。它是读懂海淀AI实力的入口，体现其在AI科研、技术研发等方面的优势。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件，但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法，Java MCP SDK 能将其与企业架构融合。文中探讨 MCP 及其 SDK，分析其设计、应用、权衡等，还给出企业运营助手案例。
GLM-5架构曝光，智谱两日涨60%：采用DeepSeek同款稀疏注意力
GitHub代码确认GLM - 5架构细节，它采用DeepSeek - V3/V3.2架构，含稀疏注意力和多Token预测，参数量745B。OpenRouter上神秘「Pony Alpha」被指是其测试版，受消息影响智谱AI港股两日涨60%。
ICLR 2026惊现SAM 3，分割一切的下一步：让模型理解「概念」
9月12日，匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026，外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务，性能比之前系统提升至少2倍，在多基准测试获SOTA成绩，但也有人质疑是旧概念包装。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
两张图就能重构3D空间？清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。