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节前重磅：开源旗舰模型新SOTA，智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源，它在多方面提升，如编码、上下文长度等，评测性能佳，token消耗降低。经实测，其代码、研究、开发等能力强，成全球开源AI领域重要力量。
AI视频生成走向“演技生成”时代，生数科技Vidu全球发布Vidu Q2 | 甲子光年
9月25日，生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2，实现从“视频生成”到“演技生成”跨越。它在表情生成、运镜、语义理解、时长选择等方面有提升，分闪电和大片模式，已在多端上线。
华为超节点：用「一台机器」的逻辑，驱动AI万卡集群
在华为全联接大会2025上，华为基于自研灵衢互联协议创新超节点架构，重新定义大规模有效算力新范式。它能解决传统集群通信问题，还推出覆盖全场景的产品组合，并强调‘硬件开放、软件开源’生态战略。
时隔多年，AI芯片又是华为发布会主角了
华为全联接大会上，轮值董事长徐直军带来全球最强算力超节点和集群。公布昇腾、鲲鹏芯片未来2年演进规划，还开创灵衢互联协议。虽单芯片受限，但集群层面有望实现超越。
SGLang × RoleBasedGroup（RBG）：打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大，SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难，存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目，结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
OpenAI 不想再「跪着」买显卡了
《金融时报》消息，OpenAI 正和博通合作自研代号“XPU”的 AI 推理芯片，2026 年量产。其不仅在芯片发力，还在硬件、应用和算力基建多线出击，不过自研芯片也面临资金、人才和软件生态等问题。
对话心资本吴炳见：我不问AI创业的“终局”｜甲子光年
本文是对心资本合伙人吴炳见的访谈。他2022年底All in AI，分享投资理念，如共鸣时投资、关注当下问题；分析AI发展阶段、应用情况，认为Agent是核心应用形态；还谈及投资案例、学习方式及经验复用与摒弃等。
谢赛宁回忆七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了
Meta研究者Lucas Beyer在𝕏发起AI大厂面试体验投票引关注。谢赛宁回忆在多家大厂面试经历，如DeepMind考百余问题，Meta FAIR重学术交流，OpenAI五小时白板编程等，还分享了其他人的面试趣事。