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AI PC，一场关于算力、场景与生态的远征
AI PC 市场竞争升温、格局重塑，本质是下一代计算入口争夺。英特尔通过硬件创新、生态共建等推动 AI PC 发展，在 2025 抖音商城秋上新秀展出相关产品，其酷睿 Ultra 处理器优势明显，市场呈多元竞逐态势。
苹果掀桌！扔掉AlphaFold核心模块，开启蛋白折叠「生成式AI」时代
蛋白质折叠是计算生物学核心难题，SimpleFold作为首个仅基于通用Transformer模块的蛋白折叠模型，摒弃AlphaFold2系列传统架构，能将蛋白序列生成三维原子结构，在多基准测试表现强劲，还可生成结构集合。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道，杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
轻量级易开发，8B参数释放大实力！科学多模态模型Intern-S1-mini开源
上海人工智能实验室继7月26日开源后，推出轻量化版本Intern-S1-mini。它是8B参数“迷你模型”，兼具通用与专业科学能力，适合快速部署和二次开发，在多方面表现出色，还降低了对高端计算设备依赖。
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
一起聊聊Nvidia Blackwell新特性之低比特GEMM
本文是NVIDIA Blackwell架构GEMM研究系列文章第三部分，介绍低精度计算，探讨Blackwell GEMM如何执行，关注6位和4位格式及对内存布局影响。还提及低精度优势、数据格式、UMMA实现、操作限制、CUTLASS抽象方式等。
手机上实现AI视频实时生成，DiT模型上移动端
扩散变换器在视频生成任务性能强，但计算成本高，在手机上难实用。Snap提出创新优化法，加速视频生成，能在iPhone 16 Pro Max上每秒超10帧，不过也存在细节退化等局限。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。