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阿里云 CIO 蒋林泉：AI 大模型时代，我们如何用 RIDE 实现 RaaS 的首次落地？
阿里云 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践，指出 AI 是时代“大电梯”，企业需迅速搭乘。介绍阿里云数字人多场景应用成果，提出 RIDE 方法论助企业落地，还剖析翻译与 Agent 模式要点及 E2E 落地关键。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
录音笔的终结者，还是AI时代的又一个“美丽废物”？深度体验出门问问TicNote
作者体验出门问问AI硬件产品TicNote一个月，称其超薄超轻，有双模式录音功能，解决手机录音痛点。软件强大，支持多语种和方言，能自动总结，还可拓展内容。价格有两档，适合多类人群。
英伟达笑到最后！训练2000步，1.5B逆袭7B巨兽，Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B！推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限，PromptCoT - Mamba实现无注意力推理，在多评测集超Transformer等模型，为无注意力推理生态奠基。
RL后训练步入超节点时代！华为黑科技榨干算力，一张卡干俩活
在大模型竞赛白热化当下，强化学习后训练成突破LLM性能天花板核心路径，但算力浪费和集群效率低是难题。华为团队祭出两大黑科技破局，在超节点实现训推共卡，资源利用率翻倍，还提升训练速度。
开启 AI 自主进化时代，普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体，GAIA榜单引来终章
普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita，秉持「极简即是极致复杂」哲学，采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式，可自主创造MCP工具，在GAIA基准测试中表现卓越，还能实现MCP复用。
微软将大量AI功能、智能体集成在Windows11，全民AI时代来了
今天凌晨微软官网发布以AI为主题的新版Windows 11，集成诸多AI功能，如设置中的Agent、Click to Do等，还推出两款新Copilot+PC设备，目前仅支持英文，未来会扩大范围。
AI4S开始进入「项目时代」：紫东太初把AI从做Task推向做Project
AI for Science进入新阶段，中科紫东太初旗下ScienceClaw升级，推出AutoProject引擎，让AI从执行Task转向做Project，具备规划、执行、验证等项目级自主科研能力，推动行业范式升级。
旅行 AI 告别只会做规划的平庸时代，飞猪帮帮决定让 Agent 做履约
8月10日，飞猪推出新一代旅行AI“飞猪帮帮”，能力覆盖旅行全生命周期。它将用户需求分为“帮我想、帮我订、帮我办”，利用Qwen模型后训练，结合多种校验手段，让AI从提供信息到进入履约环节。