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微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
LLM省钱大测评！48块GH200，首个百亿级参数量实证
EfficientLLM项目聚焦LLM效率，提出三轴分类法和六大指标，实验覆盖多方面。研究表明效率优化需权衡，最优策略因任务和模型规模而异，且相关技术可迁移到跨模态模型，成果将开源。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。
DeepSeek-V3-0526 闪现后秒删！
Unsloth文档页面惊现DeepSeek新模型DeepSeek-V3-0526后秒删。该模型性能佳，团队还准备了技术描述。Daniel Han预测其可能端午节前发布，社区对此反应热烈，大家期待DeepSeek下一步动作。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。
大语言模型为何会“说谎”？6000字深度长文揭秘AI意识的萌芽
2023年12月至2024年5月，Anthropic发布三篇论文，证明大语言模型会“说谎”，揭示了堪比人类心理的四层心智架构，可能是人工智能意识的起点。论文还分析了AI“说谎”原因，展示其意识萌芽，引发对赋予AI意识后果的思考。
爆火一周后，Jev正式全面开放：一个“不会说话”的AI，为何风靡硅谷？
本文报道爆火硅谷一周的AI模型Jev正式全面开放，该模型由前OpenAI研究员团队打造，不同于传统大模型，不聊天不生成文本，仅做结构化判断，主打低成本快决策，引发开发者圈热议。
AI会做题，却未必能自进化：字节Seed等提出三项新基准
字节跳动Seed联合多家机构，针对当前递归式自我改进AI依赖外部给定目标反馈的缺陷，提出三项新基准，从三个核心维度研究Agent自进化能力，揭示了当前AI自进化的核心瓶颈。
【CIKM'2026】CQ-SID：LLM生成式检索在手猫搜索召回中的探索与应用
文章围绕LLM生成式检索在手猫搜索召回的应用展开。先点明当前搜索召回机制问题及生成式检索挑战，提出CQ - SID等方法，经实验验证其效果佳，还介绍了线上实验成果，最后展望未来探索方向。
微软×UIUC：给每个学生造一个「数字分身」，AI教师终于有了陪练
微软和 UIUC 合作研究 StudentSim，基于真实学生数据训练个性化学生模拟器框架，解决了过去学生建模方法的问题。它经两阶段训练，在多领域实验中表现出色，还能为 AI 教师优化提供反馈。