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特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向｜文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统，一是改变“知识学习”方式，带来知识输入革命；二是改变“智能体”结构，探索推荐模型新范式；三是创造“新世界”，实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
真正面向大模型的AI Infra，必须同时懂模型、系统、产业｜商汤大装置宣善明@MEET2026
商汤大装置副总裁宣善明在MEET2026大会分享进展，强调大模型时代AI Infra要解决算力高效支撑问题。商汤战略“1+X”，大装置有优势，算电协同成果好，还推动国产化适配，产业落地成果多。
句子级溯源+生成式归因，C²-Cite重塑大模型可信度
在人工智能发展背景下，大模型内容可信度成焦点。北邮百家AI与小米团队提出溯源大模型C² - Cite，首创上下文感知归因生成技术，解决现有归因模型缺陷，已被WSDM 2026收录。
【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。
面对无解问题大模型竟会崩溃？港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准
港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。
大模型的新战场在推理？——《推理模型综合测评报告 2025》深度解析 | 直播预告
5月29日，InfoQ研究中心发布《推理模型综合测评报告2025》，通过五大维度、五大题型的300道测试题对八家主流推理模型全面测评，还总结各维度表现，梳理技术前置因素与趋势。6月6日有直播解读。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
一文彻底搞懂 MCP：AI 大模型的标准化工具箱
MCP（模型上下文协议）是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的新技术，是 AI 大模型的标准化工具箱。它能让大模型与外界互动、获取信息、完成任务，整合 Function Call 标准，几乎所有大模型都可接入。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。