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M2模型杀回Coding和Agent领域，MiniMax想要「普惠智能」
如今大模型竞争转向综合比拼，MiniMax 发布并开源 M2 模型，在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级，Coding 与 Agentic 能力强，性价比高，还升级 Agent 产品，以技术普惠策略让用户零成本体验。
首创郎园聚焦AI视听｜北京AIGC视听产业创新中心启动！
8月19日，北京AIGC视听产业创新中心启用。朝阳区发布“政策服务包”，首创郎园公布“六大服务平台”，联合推出数据交易平台。此外，还发布人才计划、揭牌产教融合实验室，启动测评季活动。
硅谷AI初创重新拥抱996
AI创业高潮下，硅谷初创公司竞相采用996模式，甚至沿用其名追赶中国。虽有公司提供福利，但遭部分人声讨，有人认为制造风险、透支生活，也有人觉得报酬可观。
90% 应用已完成迁移！LinkedIn 宣布砍掉 Kafka，全面切换自研消息系统 Northguard！
领英宣布用自研消息系统 Northguard 取代 Kafka，还有虚拟化 Pub/Sub 层 Xinfra。Northguard 规模更大、架构优，Xinfra 能实现无缝迁移。超 90% 应用已完成迁移，领英还在考虑开源。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
A 路径 VS B 路径：先攻新加坡还是直取美国？中国科技出海的生死选择题
文章围绕中国科技出海展开，对比 A、B 路径，分析中美市场特点，指出中国软件市场是试炼场，还阐述开源项目全球化路径，认为新加坡可作出海首站，最后推荐 AICon 北京站活动。
视频扩散模型新突破！清华腾讯联合实现高保真3D生成，告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter，基于视频扩散模型，从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段，提升三维场景生成效果，解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
OpenAI机密文档再泄露：2026年神秘硬件设备曝光！
Internal Tech Emails曝光OpenAI内部文档，显示2026年将推出神秘设备，还放出ChatGPT 2025年上半年战略文档。网友猜测设备用途，靠谱分析指可能是AI硬件。文档揭示其全场景AI野心、技术架构升级及品牌战略思考。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。