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Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。
手把手带你构建第一个业务本体（Ontology）：为 Agent 绘制业务地图。
文章介绍为企业AI Agent构建业务本体，阐述Agent需本体的原因，讲解TBox与ABox概念。给出构建流程，介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具，实战构建‘订单加急交付’本体并验证，还演示Python程序推理，展望本体应用场景。
诺奖、金牌与SOTA：谷歌2025八大领域核心突破年终回顾
2025年是AI成为社会基础能源的关键转折点，谷歌通过全栈自研与生态标准双轮驱动构建智能基础设施帝国。从模型推理到科学发现领域均有突破，如Gemini 3系列、Ironwood芯片等，还在各领域有诸多应用与探索。
中国模型打服硅谷：Airbnb联创CEO感叹又快又好又便宜！把ChatGPT合作都拒了
当OpenAI为ChatGPT造势时，中国模型凭实力圈粉老外。爱彼迎CEO称依赖阿里Qwen，因其又好又快又便宜；Kimi K2性能碾压闭源模型；DeepSeek创新成果获多方称赞，中国模型在全球AI竞赛中走出独特路径。
陶哲轩亲测！GPT-5 Pro 40分钟破解3年难题，登顶最难数学考试
数学家陶哲轩将几何难题交给GPT - 5 Pro，虽推理完美但无解。同一周，GPT - 5 Pro在FrontierMath测试集夺冠。陶哲轩测试发现AI在科研不同层面表现有别，也揭示了AI理解力受限及人类与AI的分工边界。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
HBM之父：HBM的终点是HBF
韩国SK海力士宣布完成HBM4开发，它将成数据中心和AI芯片首选。HBM4有出色数据处理速度和能效，应用后AI服务性能或提升69%。HBM之父金正浩教授预测，未来HBF将取代HBM，还提出金氏定律指导行业发展。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？
大模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强大性能，在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题，不同公司探索新方法，且后训练有五大关键要素，阿里云提供一体化支撑。
AI上清北，普通人该怎么办？｜甲子光年
2025年AI模拟高考成绩达清北线，引发对人类努力意义的思考。三位嘉宾围绕AI能力进步、与人类能力差异、对教育和创作的影响等展开对谈，探讨人类在AI时代的定位、专业选择、教育变革等问题。