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FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
北大团队让AI学会考古！全球首个古希腊陶罐3D视觉问答数据集发布，还配了专用模型
北大团队推出全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集VaseVQA - 3D，配套专用视觉语言模型VaseVLM。传统模型面对文化遗产复杂对象有不足，新数据集和模型让AI迈向‘文化考古Agent’，未来将拓展到更多领域。
AI 时代，编程语言选型更难也更重要：Go、Rust、Python、TypeScript 谁该上场？
AI 写码成常态，编程语言选择更重要。创业者 Armin Ronacher 指出语言权衡需重审，会影响 Agent 代码质量。他认为 Go 在 AI 场景合适，公司绕不开 Python 和 JavaScript。还分析多种语言特点、适用场景及 AI 对编程的影响。
陶哲轩用GPT5-Pro跨界挑战！3年无解的难题，11分钟出完整证明
陶哲轩与GPT - 5 Pro合作解决微分几何领域3年未解难题。GPT - 5 Pro从计算到证明一气呵成，助陶哲轩突破思维局限。陶哲轩认为AI在小、大尺度上有用，中尺度无益，还印证多尺度衡量工具有效性观点。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
AI时代的传统车企转型：广汽的“双核”战略、组织裂变与自研之路｜行知数字中国
本文讲述广汽集团数字化转型历程与规划。在新兴车企冲击下，广汽开启转型，从组织架构破冰到技术突破。转型中业务、组织、文化三重裂变，现进入 GDA 3.0 提出双核战略，还分享国企转型方法论及自研重要性。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
小白也能玩转AI视频！即梦Agent模式实测：一句话搞定插画、海报、Vlog
即梦AI新上线Agent模式，用户只需一次输入指令，就能从生图到生视频全搞定。该模式还具备AI小助手功能，能满足多种需求。它基于Seedream 4.0模型，将AI生图降至0门槛，官网现推出免费生图活动。
想成为一名合格的 AI PM，先抛弃过去那些让你成功的经验
文章指出 AI 产品经理与传统产品经理不同，AI 是会演进的系统。掌握 AI 产品策略是 PM 首要技能，从方向、差异化、设计、部署、领导力五阶段构建策略，还介绍了结构化实验方法，无策略的 PM 将被淘汰。