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蚂蚁C2LLM：基于注意力池化的代码检索新范式
在Code RAG场景中，传统文本Embedding模型处理代码表现欠佳。蚂蚁集团与上海交通大学联合发布C2LLM系列模型，引入注意池化模块，在MTEB - Code榜单表现出色，还得益于优质训练流程，成果已回馈社区。
Claude Skills彻底火了，真的比 MCP 简单太多了。
Claude Skills在中文社区火了，它解决重复写提示词、token贵及定制难的痛点，可分层加载给上下文窗口减负。它能与MCP组合，官方开源20多个Skill源码，还代表了Agent能力模块化趋势。
阿里干死豆包图疯传，千问：相煎何太急；字节大幅涨薪，传年利润或达500亿刀；印度AI妖股近两年暴涨550倍，仅2名员工｜AI周报
这篇 AI 周报涵盖多领域动态。如阿里辟谣千问全员会干死豆包图；周鸿祎遭前高管实名举报财务造假；字节涨薪并推进 AI 手机合作；多家科技公司有新品发布或业务进展等。
狂涨 2W+ star，安卓终于“满血”用上！
AirPods在非苹果设备上功能受限，而开源项目LibrePods打破这一限制。它由16岁印度少年开发，逆向解析协议，让非苹果设备伪装成苹果设备与耳机通信，解锁多项高级功能，已支持安卓和Linux。
推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上，阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案，覆盖云到边缘、多算力平台。
DeepSeek倒逼vLLM升级！芯片内卷、MoE横扫千模，vLLM核心维护者独家回应：如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展，自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布，团队转向其模型特性优化；还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件，同时拓展到多模态推理，面临竞争仍保持优势。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
用AI“打开”金融市场黑盒：微软亚洲研究院如何构建订单级仿真引擎
在大模型与智能 Agent 崛起的时代，金融行业变革不断。微软亚洲研究院刘炜清在 AICon 大会分享，团队构建金融基座模型与 Agent 流程，实现高保真市场模拟与决策优化，还介绍了相关平台和模型构建应用。
马斯克想要「杀死」氛围编程，就像FSD搞定自动驾驶
马斯克在X平台称xAI将消除氛围编程，让它回归纯粹编程，能按描述制作应用。氛围编程借助AI根据自然语言指令自动生成代码，若xAI愿景成真，软件开发范式或转变，程序员工作模式也将改变。