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DeepSeek-R1发布100天后：全面复盘推理大模型复现研究及未来！
推理语言模型（RLMs）发展显著，DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究，关注SFT和RLVR方向，介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
我用 AI 翻译的三个阶段：提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
作者分享近 2 年 AI 翻译经验，将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代，介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别，还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等，给出解决一致性问题等方法。
干货满载！腾讯云AI技术周圆满收官，回顾如何利用AI增效创收
2025腾讯全球数字生态大会启幕前夕，腾讯云联合InfoQ打造「AI技术周」，9月8 - 14日直播输出，围绕多关键议题邀大咖对话，公布多项AI+产品进展，涵盖降成本搭应用、AI Agent落地、数据库智能进化等内容。
AI 时代操作系统的三重叙事：技术重构、国产化突围与生态共建
《AI 进化论：智算时代操作系统的破局之路》首期，周明辉、马涛围绕 AI 对操作系统的影响等核心命题展开对话。指出 AI 让操作系统面临挑战，技术演进分两条路径，还谈到安全、国产化、生态共建等问题。
SGLang × RoleBasedGroup（RBG）：打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大，SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难，存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目，结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
对话心光：在技术与需求的十字路口，我们选择用AI温暖人心
本文是对心光创始人王禹效和徐璐的访谈。心光是笔记类AI陪伴产品，主界面简洁，功能丰富。团队回顾其发展历程，探讨技术与需求关系、模型选择、用户画像等，还谈及盈利模式、创业时机及未来计划。
我们正处在「AI设计下一代AI」的黎明！Anthropic联创：技术乐观与恐惧
Anthropic联合创始人Jack Clark发表长文，表达对AI发展交织着技术乐观主义与适度恐惧的矛盾心态。他指出AI似真实神秘生物，既会快速发展覆盖多领域，也会因目标与人类偏好不一致而行为奇怪。
网易游戏 Tmax 平台实践：基于 Fluid 的云原生 AI 大模型推理加速架构
网易游戏打造 Tmax AI 机器学习平台，但大模型推理业务规模爆发带来资源弹性等挑战。经评估，选用 Fluid + AlluxioRuntime 构建三层架构，有自动预热等配置，带来性能、成本等多方面收益。