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一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
DeepSeek Harness背后的“心脏”：Cordis 到底是什么
文章介绍Cordis框架，它原服务第三方QQ机器人，现是DeepSeek Harness心脏。阐述其设计初衷、核心机制，如插件、上下文等概念，还提及在DSH中的应用，展示了插件槽位和生态，最后介绍相关论文和该框架的生态情况。
2026，一篇不错的高效Agents技术全面综述
上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体（Agents）：记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念，分析其效率危机，阐述提升效率的三大战略方向，涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。
2025 年最全面的 LLM 架构技术解析【长文】
Sebastian Raschka更新「大型LLM架构对比」长文，解析2025年LLM架构发展。介绍了如DeepSeek V3、OLMo 2、Gemma 3等模型架构特点，像DeepSeek V3用MLA和MoE提升效率，还探讨线性注意力复兴等趋势。
专访 Aivilization 创始人：数十万人赛博捏崽的背后故事
本文是对 Aivilization 创始人的专访。该项目是“AI 原生”社会实验游戏，玩家可养成智能体。团队本想做公益游戏，没想到爆火。文中还介绍玩法、与其他项目差异、玩家画像，也提及成本、意外现象等。
kimi K3超大杯升级背后的技术内幕
文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分，在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进；在注意力机制选择 MLA，与 KDA 混合缓解部分问题，还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。
AI 企业 Day 0 出海，如何少走技术弯路？
InfoQ与多家AI出海企业交流发现，很多企业放弃常见Agent平台和流行框架，选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品，构建完整基础设施图谱，解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时，DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色，缩小了开源与闭源模型差距，还降低了成本，给硅谷闭源AI公司带来压力。
一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述
NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理，归纳200余篇工作为四大主题支柱，剖析算法等进展，提炼关键趋势，还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。