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史上最黑暗求职季！我，牛津硕士，失业半年、背债百万，只因AI抢了我的饭碗
英国卫报报道英国毕业生在AI危机下面临求职困境，如名校博士海投700份简历9个月后才拿到低薪offer，文科硕士求职艰难，招聘流程大量用AI让求职如同噩梦，雇主也抱怨毕业生能力差。
Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。
我把Claude变成了带记忆的人生教练，结果它比我还了解我自己｜人生教练 Agent v2.1
作者将Claude打造成带记忆的人生教练，记忆功能让教练能回顾过往对话。其技术栈不复杂，相比传统教练优势明显。虽有缺乏情感共鸣等局限，但能发现认知盲区，未来有改进空间。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型，超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM，用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成，实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器，还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
AICon上海演讲精华回顾：《GMI Cloud 全球化高性能分布式推理服务构建实践》
AICon2025上海站，GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》，介绍其推理平台，拆解扩缩容等能力，分享架构设计、部署及优化实践，揭秘推理提效关键路径。
万字长文！大模型(LLM)推理优化技术总结（非常详细）
文章聚焦大模型推理优化技术，介绍推理过程分预填充与解码阶段，还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等，如多查询注意力减少内存，FlashAttention 优化计算顺序。
0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBench Pro发布！
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型，在584道编程赛题上，高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法，揭示AI编程能力神话泡沫，指出其问题并给出提升方向。
从扭秧歌到跑半马：机器人离「iPhone时刻」还有多远？
过去半年，机器人表演把人们认知拉进现实。当下具身智能赛道玩家关注缩短探索周期、降低成本。地瓜机器人发布 RDK S100 套件，其有独特设计和适配场景，还围绕开发者诉求提供支持，跑通多种场景。