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关键技术详解｜腾讯一念 LLM 分布式推理优化实践
InfoQ 邀请袁镱分享《一念 LLM 分布式推理优化实践》。介绍了“一念 LLM”设计思路、推理优化挑战与突破等，还对比不同框架，指出优化方向，如先实现 PP，再推进 EP 与 PD 分离。
预测下一个像素还需要几年？谷歌：五年够了
谷歌DeepMind研究者分析下一像素预测在图像识别与生成任务中的扩展特性。实验显示其扩展趋势与文本类似但效率低，最优策略因任务和分辨率而异，预计未来五年逐像素建模可行。
世界500强都在用，GitHub 10.3K标星的国产AI应用开发平台！
BISHENG是来自中国团队、获10.3K+ Star的开源LLM DevOps平台，被大量头部企业采用。它有通用Agent、AI工作流等功能，解决复杂业务逻辑编排等痛点，且开源代码与业务案例。
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch，解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构，有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮，实现模型自进化、自纠错。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci，结合架构创新与数据合成流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发争议。
一边秀肌肉，一边设围墙，NVIDIA 发布 OmniVinci，性能碾压 Qwen2.5-Omni，却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大模型 OmniVinci，结合架构创新与合成数据流水线，训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一，却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证，引发“假开源”争议。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
谷歌AlphaEvolve太香了，陶哲轩甚至发了篇论文，启发数学新构造
著名数学家陶哲轩与 Google DeepMind 研究人员发表论文，展示谷歌 AlphaEvolve 作为工具可自主发现新数学构造，该系统结合 LLM 与进化计算，在多领域问题上表现出色，还能与其他 AI 工具结合。
Python只是前戏，JVM才是正餐！Eclipse开源新方案，在K8s上不换栈搞定Agent
近期，Eclipse 基金会在开源平台 Eclipse LMOS 推出‘代理定义语言’（ADL）。LMOS 项目旨在用统一、开放方式重构企业级 AI 代理开发与运维链路，对标专有平台与 Python 技术栈，避免企业‘推倒重来’。
Airbnb 的 Mussel V2：下一代的键值存储，以统一流和批处理
Airbnb工程团队推出Mussel v2，对内部键值引擎彻底重构，统一流和批处理，简化运维、扩展工作负载。它结合NewSQL后端与Kubernetes控制平面，解决了v1的局限，迁移虽有挑战但成功完成。