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为什么 2025 的基模公司都押注 Interleaved Thinking？
本文探讨 2025 年基模公司押注 Interleaved Thinking 的原因。从大模型迭代说起，介绍其在多模型中的体现，阐述该思维链对 Agent 的重要性，还提及 MiniMax 在推动其成行业标准上的诸多努力及带来的影响。
英伟达帮你省钱，让大模型推理「短而精」，速度快5倍
过去大模型推理追求长链思维，导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法，通过强化学习优化方法让模型‘短而精’，推理长度减超70%且准确率不变，还适用于大模型。
小白必读：到底什么是FP32、FP16、INT8？
文章介绍FP32、FP16、INT8等数字存储格式类型。指出它们是评估算力前提，不同格式在精度、范围、内存占用和计算速度上有差异，还提及多精度与混合精度计算，以及不同硬件对格式的支持情况。
让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。
用户集体大逃亡！Cursor“自杀式政策”致口碑崩塌：“补贴”换来的王座，正被反噬撕碎
很多开发者吐槽并弃用 Cursor，因其付费后砍功能、技术变差、营销像‘障眼法’，引发信任危机。部分用户转向 Claude Code，不过企业侧使用情况有差异。AI 编程工具竞争激烈，需多维度构建优势，市场未来趋势明显。
AI上清北，普通人该怎么办？｜甲子光年
2025年AI模拟高考成绩达清北线，引发对人类努力意义的思考。三位嘉宾围绕AI能力进步、与人类能力差异、对教育和创作的影响等展开对谈，探讨人类在AI时代的定位、专业选择、教育变革等问题。
昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
统计学和机器学到底有什么区别？
文章探讨统计学和机器学习的区别，指出两者目的不同，统计模型重推断关系，机器学习重预测。以线性回归为例说明差异，还澄清常见误解，表明机器学习基于统计学但涉及多领域，最后称选方法要看目标。
vLLM Ascend超越MindIE？ 昇腾推理Qwen3与DeepSeek R1 Distill性能实测
国内开发者在昇腾NPU上进行大模型推理面临挑战，华为MindIE推理引擎使用门槛高。昇腾联合vLLM社区推出vLLM Ascend插件。本文用GPUStack平台实测其与MindIE性能差异，得出两者在不同场景各有优势的结论。
CVPR 2025 多模态大一统：斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务
来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。