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从6人日到1人日：一次AI驱动的客户端需求开发实战
文章分享AI驱动客户端需求开发实战，从实践活动汇总AI Coding问题，给出解决建议。以穿搭动态框架需求为例展示开发过程，对比效率提升300%，还探讨需求拆分、Prompt编写等问题，介绍业务开发范式。
任意骨骼系统的模型都能驱动？AnimaX提出基于世界模型的3D动画生成新范式
传统3D动画制作依赖骨骼绑定与关键帧编辑，成本高。现有自动化方法有局限。北京航空航天大学团队提出AnimaX框架，结合视频扩散模型与骨骼动画优势，支持任意骨骼拓扑，生成动画质量高、速度快，泛化能力强。
Hugging Face 推出九大 AI 课程，免费、全面【收藏】
Hugging Face悄悄上线一批免费AI课程，还带认证证书。课程从大语言模型到扩散模型，从计算机视觉到游戏AI，覆盖面广。完成课程可拿证书，还能在平台分享成果，是学习AI的好机会。
KDD 2025 | UoMo来了，首个无线网络流量预测模型，一个框架搞定三类任务
在 ACM KDD 2025 大会上，清华与中国移动联合发布 UoMo，全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。它结合扩散模型与 Transformer，能理解地理与人流变化，一个框架搞定三类流量预测任务。
AI 产品定价指南：按量定价的卡点到底是什么？
本文编译 a16z 与 Scott Woody 访谈，探讨 AI 改变软件定价逻辑及企业应对策略，还补充定价专家 Madhavan Ramanujam 关于 AI 产品定价四象限观点，指出按量定价的难点、适用模式及企业转型要点等。
「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。
ICML 2025杰出论文出炉：8篇获奖，南大研究者榜上有名
本周一，ICML 2025公布最佳论文奖项，共8篇获奖，含6篇杰出论文奖、2篇杰出立场论文奖，南京大学研究者上榜。大会投稿量持续增长，展示AI领域火热。文中介绍了各获奖论文的研究内容与成果。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
FairyGen：AI 把孩子的画“动”起来，个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片，通过多模态大语言模型构思分镜脚本，采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段，但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。