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为什么HBM能摆脱传统周期？
当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动，而AI推理不同，大模型推理对内存依赖是硬约束，GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。
Vibe Coding撞墙了？换个思路治好AI编程的「局部失忆」
Vibe Coding虽降低开发门槛，但Coding Agent处理复杂任务易失控。当前Agent缺乏工程状态层隔离控制，Valkor等联合开源loom，它将交付拆解成状态链，过滤噪音，为大模型落地提供状态基建。
解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
天下武功，唯快不破：LLM高效架构最新最全面综述
大型语言模型虽成就辉煌，但训练成本高、推理延迟大，核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案，分类七大类方法，延伸至跨模态应用，为研究者提供‘效率蓝图’。
微软叫停Tokenmaxxing！预算卡死，超限自负
从今年7月起，微软为各业务部门设「AI Token预算目标」，将GPT - 5.6设为内部默认模型。此前Tokenmaxxing风靡硅谷，如今大厂纷纷收紧AI使用，微软是最后跟进者之一。
OpenAI收购macOS供应商，剑指GPT操作系统！微软也不装了
OpenAI收购开发Mac自然语言交互界面Sky的SAI公司，将整合技术入ChatGPT并吸纳团队。网友看法不一，而微软作为OpenAI大股东，也因OpenAI动作发布新版Copilot反击。
充分激发模态协作，MokA量身打造MLLM微调新范式
当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略，忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法，兼顾单模态与跨模态建模，在多基座、多场景实验中显著提升性能。
让小爱音箱超越「指令-响应」模式，开启真正智能交互新时代
2017年智能音箱诞生，却被困于「指令 - 响应」模式。此次Open - XiaoAI进化，接管小爱音箱“耳朵”和“嘴巴”，通过多模态大模型和AI Agent释放其潜力，还给出项目运行教程等。
深度拆解 Muse Glimmer，24GB 显存跑 30B Agent，Meta 到底做了什么？
昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。
OpenAI深夜祭出GPT-5.4，暴击Claude！原生操控电脑，打工人悬了
OpenAI发布GPT - 5.4，全面反击Gemini 3.1 Pro和Claude Opus 4.6。它是首个有「原生电脑使用」能力的通用模型，各维度无短板，成绩炸裂，定价也创新高。