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不再“纸上谈兵”：大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇，探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验，如选模型考量因素、AI Agent 创新等，还提及 MCP 应用与未来展望。
大模型狙击黑产：挚文集团社交生态攻防实战全揭秘
挚文集团生态技术负责人李波在AICon大会分享大模型在社交生态落地实践。介绍集团生态问题，提出构建治理框架，还阐述多模态大模型研发方案、细粒度用户画像建设及审核侧应用，最后总结现状并展望未来。
大模型下半场，阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营，多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型，16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线，在多模态领域有优势，还布局多应用场景。
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
68页论文再锤大模型竞技场！Llama4发布前私下测试27个版本，只取最佳成绩
《排行榜幻觉》论文指出Chatbot Arena存在问题，如少数大厂私下多版本测试选最优、数据访问不平等、用Arena数据训练可提性能、模型被大量静默弃用等，研究团队给出改进建议，官方也进行了回应。
AI Coding 的下一步不是写得更快，而是可验收：蚂蚁数科 Harness 工程实践
蚂蚁数字科技资深技术专家魏长征在AICon大会分享AI Coding实践。指出当前产能提升快，但验证能力可能跟不上，容易引发质量风险。介绍了Harness工程思路及在新项目和存量项目中的应用，还提及AI协作的未来挑战。
拟合接近满分，外推却会跑偏：Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前，团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量，但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数，降低外推误差，还采用 L 形采样降低试算成本。
Sonnet 5 翻车！同性能价差最高 56倍，海外巨头为何复刻不出 DeepSeek？
Anthropic发布Claude Sonnet 5，官方称补足了Agent能力，价格优惠，但开发者反应不佳。Sonnet 5因tokenizer换代，实际使用成本更高，且比同类模型贵。与之相比，DeepSeek V4 Pro便宜很多，其靠技术实现低价，海外厂商难以复刻。
登上 GitHub 日榜 TOP5，收获 1.2 万标星的自动剪辑视频开源工具。
video-use是browser-use团队开源的自动剪视频项目，登上GitHub日榜TOP5、获1.2万标星。它改变剪辑交互方式，让用户描述意图，有智能剪辑、调色等功能。技术亮点是双层读取系统，成本和效率更优。
前后端一起消失：AI Coding正在改写大厂工程师分工
大厂研发组织出现调整，美团前后端团队合并，蚂蚁网商让测试岗转研发岗。AI Coding普及使技术岗位划分重塑，前后端边界成“全栈能力”。AI编程工具虽有后端执行能力，但仍需资深工程师兜底。