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【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
谷歌推出“神经操作系统”原型，Gemini 2.5 Flash驱动，UI即时生成无需编码
谷歌开发者博客展示由大模型驱动的“神经操作系统”研究原型，由Gemini 2.5 Flash - Lite驱动，屏幕由大语言模型即时生成。介绍了实现UI即时生成等的核心技术理念，虽为原型但应用前景好。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为，具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大，一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」，但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。
真·博士水平！GPT-5首次给出第四矩定理显式收敛率，数学教授只点拨了一下
在数学教授引导下，GPT - 5首次将定性的第四矩定理扩展为带有显式收敛率的定量形式，明确了收敛速率。研究人员还引导其将结果推广到泊松情形，作者起初想将其列为论文共同作者但被 arXiv 政策禁止。
揭秘腾讯内部科研组织ARC Lab：找最好的人才，做最难的事情
文章揭秘腾讯ARC Lab，它在行业低谷时创立，坚持找最好人才、做最难之事。介绍运营机制，如小团队、技术影响力漏斗、绩效体系等，还阐述其在学术、行业、业务、社会和人才方面的影响力。
招聘最猛的竟不是OpenAI！这家陷入间谍案的HR初创，正在狂招工程师
自2022年11月ChatGPT推出，美国技术岗变化大。虽裁员潮缓解但新增岗位有限，竞争激烈。资深职位主导招聘，AI工程师需求旺，旧金山湾区优势明显，大厂任职年限拉长，远程岗位比例下降。
让具身智能体拥有「空间感」！清华、北航联合提出类脑空间认知框架，导航、推理、做早餐样样精通
清华、北航联合提出类脑空间认知框架 BSC-Nav，让具身智能体有「空间感」。它克服现有导航方法记忆难题，有三大记忆组件，实验中性能碾压，能应对复杂任务，真机实测也表现出色。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。