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AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
苹果不吹 AI，反而成功了？
北京时间9月10日苹果发布会，与iPhone 16发布时大肆宣传AI不同，此次重点在硬件及AI幕后支持。此前苹果对AI宣传过度致部分功能未推出引失望，且在智能体AI助手进展落后。多数人不因AI换机，给了苹果试错时间，但它在AI竞赛中落后，中国厂商布局更快。
王小川：医疗行业对大模型有三大刚性要求，但通用模型一条都不达标
5月22日百川智能展示医疗大模型Baichuan - M4与AI家庭医生「百小医」。王小川指出通用大模型用于医疗有问题，医疗对大模型有低幻觉、强循证、会提问的刚性要求，而通用模型不达标。Baichuan - M4表现出色，百小医也有独特定位和优势，且与三家顶尖医院合作成果显著。
AI竞赛下半场：为什么说“超级工厂”是最优解？
2025年夏天，巨头们因Agent的崛起对AI热情高涨，砸钱堆算力的背后是算力供不应求的困境。云计算因其具备极致的规模化、先进的生产工艺、柔性生产、智能管理和生态链接能力，被认为是AI的“超级工厂”。阿里云作为实例，展示了其完整的AI生产体系。
小白也能看懂，一文彻底说清 MCP、A2A与AG-UI，大模型应用集成协议三件套。
文章面向有一定技术基础但不熟悉大模型应用开发的读者，通俗介绍MCP、A2A和AG - UI三大主流集成协议，分别解决不同的集成难题，三者构成大模型应用集成完整生态。
给 AI 建「流水线」，九章云极看清了什么？
AI产业竞争重心转变，当前缺智能生产度量基础设施。九章云极6月17日发布“AI工厂”战略及智算云3.0，构建从算力到智能的工程体系，试图填补空白，让智能生产可计量。
模型一个没换，正确率翻了近三倍，这个项目有点东西啊！
GitHub开源项目AutoResearch用同一模型答题，其EvoMap蜂群模式使正确率近三倍于单Agent和常见Sub - Agent模式。它是多Agent评审系统，靠蜂群机制让AI自动科研，还有诸多防幻觉等特点，能用于多场景优化。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言，不看好大语言模型通往AGI，也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型，认为其与LLM本质不同，还回顾AI学习史引出JEPA架构。
别指望你的组织能变得 AI Native
一家公司买企业级 AI 授权全员铺开，虽 88% 员工采用，但交付速度未变，仅 10% 的人烧掉 90% 的 Token。文章指出企业 AI 采用率指标荒诞，分析企业 AI 应用现状，还给出落地推进建议。
黄仁勋暴论核弹：AGI已经实现，Ilya错了，程序员有10亿
在Lex Fridman的专访中，黄仁勋抛出诸多惊人观点，如称已实现AGI，反驳Ilya“预训练触顶”言论，认为推理计算难且重要，还对未来技术、行业、职业发展等多方面进行展望。