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致敬Kimi K2：基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案，在强化学习多方面取得进展，还在slime框架复现全流程方案，实现媲美BF16精度，提高Rollout效率，为社区提供开源参考。
重磅发布！国家队出手解决企业跨省通信「老大难」，语音识别错误率暴降20%
企业全国语音通信业务曾面临交付周期长、AI应用门槛高的问题。联通云犀平台以「全云化架构+语音AI基座」破局，实现架构重构与AI进化，降低方言识别错误率，在多行业落地降本增效。
离开大厂后，“中国自动驾驶第一人”输了两次 | 甲子光年
曾被誉为“中国自动驾驶第一人”的王劲，离开大厂后创业两次皆失败。他先创办景驰科技，后因百度诉讼离开；又成立中智行，坚持车路协同技术，却因落地难、管理问题等破产。
只有5%AI项目在挣钱！MIT最新报告印证奥特曼警告
MIT联合英伟达发布的AI商业分析报告显示，仅5%的AI项目能创造百万美元价值，其余在亏损。AI项目落地难，因工具与场景有差距，企业自研成功率低，投资也偏向前端职能。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
阿里在海外上了个“企业级龙虾”，我用它30分钟手搓了一家网店
阿里在海外上线企业级Agent Accio Work，用户30分钟就能用它开网店。它无需部署，内置生意Skill，7x24小时帮忙选品、采购、运营等，还解决了全球电商信息壁垒、流程复杂、成本高昂等问题。
陈天桥重磅出手！20瓦人脑秘籍，AI大模型瞬间「破防」
上周六，天桥脑科学研究院创始人雒芊芊宣布成立尖峰智能实验室，由李国齐教授领衔，致力于类脑大模型和脉冲神经网络研发。该实验室是‘发现式智能’理念落地载体，将借鉴人脑特性研发类脑大模型。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。
市场还没爆发，但AI眼镜已经卷死了
今年5月多款AI眼镜新品上线，市场竞争激烈。硬件上芯片向高端手机靠拢，软件借AI大模型落地功能，还出现代工产业链。不过，国内AI眼镜在AI和软件功能上有不足，与市场需再磨合。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。