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抛弃“级联”架构！快手OneRec用大模型重构推荐系统，服务成本降至1/10

传统级联式推荐架构有瓶颈，快手用OneRec重构推荐链路，服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计，还提及优化及多模态联合训练方向。

MMC深入访谈多家AI Agent创业公司创始人和企业用户，撰写《State of Agentic AI: Founder’s edition》。调研显示创始人头疼的多是非技术问题，还分析了准确率与主动性、定价策略等情况。

文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。

新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本，研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放，发现推理与排放存在权衡关系，还指出战略性部署可降低排放。

特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。

随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。

Ox Alpha 匿名模型上线 OpenRouter 后表现亮眼，消耗大量 tokens 并终结 DeepSeek 霸榜纪录。官方揭晓其为智谱 GLM - 5.3 Flash，价格低、能力强，经多场景测试，多模态理解等维度达顶尖水平。

Skill水平参差不齐，龙虾之父Peter看不下去，写了给Skill做体检的Skill并开源。该技能有5个核心功能，能审计预算、检测重复等，还给出精简描述的方法，可节省提示词预算。

随着GenAI发展，OpenTelemetry推动语义规范建设。阿里巴巴与蚂蚁联合推出LoongSuite GenAI SemConv，在OTel基础上增强，新增Entry/Step Span、Skill语义、Token级推理观测，还推出GenAI Utils简化插桩开发。

文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限，指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁，并介绍MktAI知识体系建设。