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全行业的「龙虾热」中，什么是AI Infra下半场的「神之一手」？
OpenClaw爆火，标志AI进入「自主执行时代」，但面临安全、资源利用和并发规模等挑战。腾讯云Agent Runtime为企业级AI智能体打造专业支持，解决状态管理和行为治理难题，还助力MiniMax突破性能瓶颈。
Meta员工空转AI只为浪费token！烧的多挣的多，日均消耗2万亿
Meta内部在首席AI官亚历山大王推动下，员工为抢夺虚荣头衔展开“Token竞技”，日均消耗两万亿Token。这源于扎克伯格重写代码库要求，首席技术官支持资源投入。新模型将半开源，嵌入社交业务。
算力稀缺时代，如何把 GPU 用“满”
在 GPU 稀缺且利用率低的背景下，本文分析其‘用不好’的原因，探讨业界共享技术方案的局限。以腾讯云 TencentOS qGPU 为例，解析内核态虚拟化及在离线混部技术，还介绍其在多行业降本增效的实践。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
Nature重磅！清华团队揭秘大模型新规律：告别参数内卷，智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律，指出为获同等智能，模型参数量呈指数级下降，最大能力密度约每3.5个月翻一番，还探讨模型压缩、边缘智能等内容。
OpenAI算力账单曝光：70亿美元支出，大部分钱花在了“看不见的实验”
据Epoch AI统计，去年OpenAI计算资源支出70亿美元，多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力，大多用于幕后研究和实验，非爆款模型的最终训练，也解释了其2024年亏损原因。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
超越 Prompt 和 RAG，「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手，它指在正确时间为 Agent 提供正确信息，超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略，如转移、压缩等，并结合 *The Bitter Lesson* 启示，探讨构建面向未来的 AI Agent。
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。