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AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
在 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题，介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点，还对 Agent 发展给出思考与展望。
月之亮剑：万亿参数，造就国内首个 Agentic Model？
月之暗面发布全球首个万亿参数且直接开源的 Agentic Model Kimi - K2，它将 AI 下半场与经验时代理论融合。在测评中表现出色，Kimi 还通过创新方法完成预训练和后训练，并将成果开源，给中国开发者更多自主权。
跟上 AI 的节奏：为演进式架构构建上下文存储库
本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中，AI前期提效但后期难题凸显，企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决，确保开发逻辑可控。
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算，忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法，提出用检索替代累加，还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
阿里吴泳铭：千问将训练 5-10 万亿参数规模的新模型
本文整理阿里CEO吴泳铭在2026杭州云栖大会的演讲，提出机器将成为思考主力，智能将成为规模化商品，公布阿里AI三大基石最新进展与目标
用 1/1000 的参数打穿大模型：我为什么强烈推荐 PaddleOCR
PaddleOCR是百度开源的OCR工具，模型参数仅0.07B，却能在复杂场景媲美大模型精度。其新一代PP - OCRv5全面升级，在文本检测等方面表现出色，还稳定增长且在海外受关注。
从数据到决策：AI 驱动的 Quick BI 架构设计与实践
阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧，介绍阿里云 Quick BI 从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的进化，解析领域大模型与 BI 引擎协同设计等技术权衡，为行业提供可复用技术范式。
LLM近期重大架构进化一览：从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长，成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化，如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE，以降低长上下文推理成本。