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提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
快速理解热门LLM大语言模型
本文用通俗易懂方式帮读者理解LLM、Transformer、Prompt等基本概念，介绍大模型API使用，如温度参数、角色设定等，还提及Function Calling、Agent、MCP等内容，并对AI未来发展作出假想。
端侧跑大模型，现在也太简单了
作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验，指出如今本地模型性能提升大，像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置，虽有问题，但优势多，生态值得投资。
打工15年，被大厂裁4次了
美国老李15年被微软、Meta、苹果等大厂裁4次。2025年众多科技公司裁员，AI推动岗位变革，企业用懂AI员工换不懂的。失业潮全球都有，有人转型成功，老李最终入职丰田子公司。
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代，开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’，介绍其优势、人+AI结对编程模式，还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略，强调文档驱动和安全合规。
大模型听懂语音却反而变笨？港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。
DeepSeek点燃大模型效率之争，阶跃火速接棒：JetSpec让大模型解码速度最高提升近10倍
近期，DeepSeek发布DSpark，阶跃星辰发表JetSpec论文，二者聚焦大模型推理效率。DSpark关注验证效率，JetSpec从Draft生成本身入手。结果显示，二者都有加速效果，共同表明推理效率正成Agent落地关键变量。
国产大模型「五强争霸」，决战AGI！
中国基础大模型市场形成「基模五强」格局，包括字节、阿里、阶跃星辰、智谱和DeepSeek。它们要么有钱，要么有人，各有特色与优势。未来竞争焦点是追求更高「智能上限」和突破「多模态能力」，决战AGI。
清华唐杰团队揭示大模型记忆全景
清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述，提出三维记忆分类学，将前沿工作统一到理论框架，为LLM设计指明方向，分析了隐式、显式记忆架构，还探讨混合架构挑战与未来方向。
稚晖君新大招：机器人二次开发0门槛了！
在智元机器人首届合作伙伴大会上，联合创始人稚晖君发布机器人动作与表达创作平台灵创平台。它以AI加持，能将机器人二次开发抽象成模块化工具，降低难度，适配多款机器人，10月上线beta版。