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推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
Anthropic万字Skills教程，把Agent工程的核心武功秘籍说明白了
Anthropic官方发布33页Skills构建指南，详细介绍构建高效Skill的方法，涵盖基础概念、规划设计、测试迭代、分发共享等内容。还提及openai用codex agent做项目的经验，指出人类审查成瓶颈，引出渐进式披露的核心秘籍。
狂拿大模型明星订单，一家清华系HPC-AI Infra公司浮出水面
本文介绍清华系计算创业公司是石科技，其93年创始人闫博文不囤算力仍拿下大模型明星公司订单。团队技术实力强，3次获戈登·贝尔奖。公司构建全栈能力，为多领域提供服务，未来想以算力赋能各行业。
翁荔新博客提出「自进化先从Harness开始」，DeepSeek崔添翼转发附议
前OpenAI安全副总裁翁荔新博客探讨AI自进化，提出从Harness开始的现实路径。DeepSeek崔添翼转发附议，认为Harness方向自进化很可能出成果。翁荔梳理研究，展示优化递进趋势，也指出实现递归自我改进存在的瓶颈。
社区供稿丨35B参数科学性能比肩万亿参数模型，『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日，上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview，参数35B，多领域比肩万亿参数模型。它深化与昇腾算力生态协同，探索‘通专融合’，强化科学及智能体能力，‘算法 - 系统 - 算力’协同提升训推效率。
OpenAI 也把工程师经验“蒸馏”进 skill 了！Harness 爆文作者曝内部玩法：一个百万行代码系统，全程零人工编码和审核
OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式，他们维护超百万行代码库，零人工编码和审核。实验产出Symphony，推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题，认为人成瓶颈，软件要适配模型。
赢家诅咒？英伟达暴跌背后的泡沫之辩
11月3日至28日，英伟达股价跌幅近15%，黄仁勋有危机意识。同时谷歌股价涨超13%，Gemini3.0重建投资者信心。行业面临‘Scaling时代终结’论断，围绕英伟达GPU折旧周期有争议，TPU路线现曙光，国产算力加速替代。
告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
谷歌Ironwood架构TPU v7：用AI造AI，撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood，由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准，挑战英伟达芯片地位，展现AI算力竞争新趋势。
大语言模型的解耦：人工智能基础设施的下一轮进化
人工智能模型发展快，但基础设施滞后，传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异，指出解耦架构可突破困境，还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。