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Agent 元年，小厂碎步快跑反超
2025 年被视为 Agent 元年，AI 从“助手”走向“员工”。飞猪“问一问”出圈，虽小厂在模型、技术上不占优，但 AI Agent 落地门槛降低，小厂抓住场景和体验，或在 AI 时代弯道超车。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
九成以上模型止步白银段位，只有3个铂金！通用AI下半场评测标准来了
OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。
Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例，对比普通和向量化版本，通过查看SASS代码，解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
超低延迟的端到端语音模型！首次生成音频仅需53ms，比同级别模型快3-5倍！
随着语音应用场景普及，语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio，7B参数模型首次生成音频仅53毫秒，比同级别快3 - 5倍，完全开源，有超低延迟等优势。
以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
Agent时代，CPU的价值该重估了
本文报道英特尔在苏州技术创新生态大会上提出，Agent时代改变了AI算力配比结构，CPU承担更多调度、数据预处理工作，其在AI系统中的价值亟待重估，同时介绍了英特尔的相关产业布局。
「挨打就要立正」刚刚，Zcode正式开源：我用两台大模型把代码扒了个底朝天
针对此前ZCode被质疑偷偷上传用户代码的争议，ZCode官方正式开源代码，作者拉取开源代码后借助两个大模型做交叉审计，结合第三方审计结果公布排查结论，点明了存在的待改进细节。
阿里发布新版 Qoder：做每个人的编程智能体工作台，一手实测！
本文是对阿里新版Qoder的一手实测，新版Qoder从面向专业开发者的AI IDE，转型为面向全岗位的编程智能体工作台，支持自定义模型，探讨了AI Agent下半场的竞争方向。