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腾讯混元AI Infra核心技术重磅开源：推理吞吐提升30%！
腾讯混元AI Infra团队开源生产级高性能LLM推理核心算子库HPC-Ops，基于生产环境痛点开发，降低底层算子开发门槛，实现显著性能突破。在真实场景下，混元、DeepSeek模型推理QPM提升，单算子性能也超越主流算子库。
Agent Infra 实践复盘：Kimi 如何搭建 Agent 背后的 Database 服务
PingCAP 联合创始人黄东旭复盘 TiDB Cloud 为 Kimi Agent 提供服务的细节。指出 Agent infra 面向大众用户，要最小化 Agent 使用工具的摩擦，实现低成本。Kimi 与 TiDB 合作是范例，展现 Agent 基建的新趋势。
Agent Infra 赛道更新，一年后为 Agent 设计的基建发展如何？
过去一年，Agent 产品形态和使用方式变化大，其基建 Agent Infra 竞争格局也在变。它需解决让 Agent 更可控和接入更多能力两个问题，涉及 Runtime、Identity 等多方面，不同方向发展阶段和前景各异。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
微软 & UT Dallas 联手揭秘：从 SFT 到 RL 的进阶之路
微软与 UT Dallas 合作论文揭秘大模型做漏洞检测从 SFT 到 RL 的后训练流程，构建 C/C++ 漏洞数据集跑通全流程，总结六大‘避坑’指南，还开源整套框架、数据集和模型。
WaveSpeedAI 成泽毅：AI Infra 本来就是一门能挣钱的生意
WaveSpeedAI成泽毅本在大厂做Infra，后创业。他先在社区验证技术价值，创业首日就定全球化策略。WaveSpeedAI团队小而灵活，用利他思维合作，在视频生成领域降成本，验证了推理基建有市场。
个人电脑也能进行智能体RL训练？尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker，这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API，让开发者在不同算力设备启动智能体训练，解决传统RL框架难题，指明下一代智能体基建方向。
从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
Cursor Composer 2.5 拆解：最强大的 RL 环境，就是你自己的产品
今年5月，Cursor推出Agentic编程模型Composer 2.5，相比前代能力更强、成本效率更高。Cursor研究负责人认为最强大的RL环境就是自己的产品，文中还介绍了Composer 2.5训练方式、面临的挑战及解决办法等。
MCP•RL 开源：让 AI 通过强化学习，自己学会怎么用 MCP 服务器
MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。