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A16z： AI 产品的护城河在哪里？
a16z新博文结合与创始人沟通，总结AI公司突围成长关键点。指出演示易、产品难，AI初创增长快，开发成本降，速度很重要，还介绍了AI公司建立护城河的方式，认为当下是创业者好时机。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
刚刚！Sam Altman官宣GPT-5今夏登场：超级智能更为重要
在OpenAI官方播客节目中，Sam Altman透露GPT-5今夏或登场，还探讨AGI定义、“星际之门”算力项目、AI硬件等。如模型命名或改，算力项目解决瓶颈，重视超级智能等。
AI操作有了“紧急刹车”！通义&自动化所AI决策诊断模型，GUI智能体纠错正确率SOTA
阿里通义实验室与中科院自动化所推出GUI - Critic - R1模型，能在GUI智能体操作执行前诊断决策，避免错误。介绍了其动机、方法、数据集及实验，证明该模型在生成判断和提建议方面有效。
黄仁勋发布量子计算专用CUDA！预言量子计算机几年内应用，但现在还离不开GB200
在GTC巴黎演讲中，英伟达CEO黄仁勋预言量子计算机几年内可实际应用，还推出量子-经典加速超算平台CUDA - Q。此外，他提及物理AI是战略核心，有巨大市场机会，还展示多款产品与技术。
Qwen3新成员：Embedding系列模型登场！
今天正式发布Qwen3-Embedding系列模型，专为文本表征等任务设计，继承Qwen3多语言理解优势。在多项基准测试表现卓越，已在多平台开源，有卓越泛化性、灵活架构与多语言支持等特点。
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。
大模型的新战场在推理？——《推理模型综合测评报告 2025》深度解析 | 直播预告
5月29日，InfoQ研究中心发布《推理模型综合测评报告2025》，通过五大维度、五大题型的300道测试题对八家主流推理模型全面测评，还总结各维度表现，梳理技术前置因素与趋势。6月6日有直播解读。
Meta新突破！跨模态生成告别噪声：流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架，实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式，无需依赖噪声分布等，在多任务上媲美或超最优算法，训练成本低、速度快，还能适配多任务。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。