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你以为在点「红绿灯」验证身份，其实是在给AI免费打工
验证码发展多年，从最初文本形式到如今图像形式。用户点选验证码时，实际在为AI免费提供训练数据，如谷歌让全球网民免费转录资料、为自动驾驶AI打工。如今验证码攻防战激烈，未来或利用AI弱点创新。
腾讯混元推出首款开源混合推理模型：擅长Agent工具调用和长文理解
6月27日，腾讯混元开源首个混合推理MoE模型Hunyuan - A13B，参数80B激活仅13B，推理快性价比高。它在多测试集成绩好，尤其擅长Agent工具调用和长文理解，还开源两数据集填补评估空白。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
EMNLP2025 | SFT与RL的结合，vivo AI Lab提出新的后训练方法
vivo AI Lab 算法团队提出新的大模型后训练框架 GTA，综合 SFT 和 RL 优点，解决文本分类场景中 RL 收敛慢问题。论文已被 EMNLP 2025 录用，介绍了 GTA 框架设计思路、实验结果等，未来还将探索更多场景和大模型。
AI里最大的Bug，却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例，AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源，指出解决幻觉需改变评估指标，也引发对人类想象力起源的思考。
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案，智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
烧钱，能解决 AI 存储的焦虑吗？
存储短缺焦虑或延续至 2026 年，传统云存储因 AI 落地面临性能、成本等压力。InfoQ 联合腾讯云邀行业人士探讨成因、策略与竞争主线，还给出存储价值评估与规划方法，介绍文远知行和腾讯云实践。
深度讨论 Online Learning ：99 条思考读懂 LLM 下一个核心范式｜Best Ideas
文章围绕Online Learning展开深度讨论，指出其或为LLM下一个核心范式。探讨了它是通往更高层次智能的关键路径，分析概念定义、非共识，还阐述做好它的方法，以及架构、算力和评估范式等问题。