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DeepSeek悄悄开源LPLB：用线性规划解决MoE负载不均
昨天，DeepSeek 在 GitHub 上线新代码库 LPLB 解决 MoE 负载不均。它利用线性规划算法优化专家并行工作负载分配，能处理动态波动，但也存在忽略非线性成本等局限，对 MoE 架构训练加速有参考价值。
半年研发、1周上线，1秒200行代码爆发？美团研发负责人：靠小团队奇袭，模型和工程能力突破是核心
美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答了美团 AI Coding Agent 产品 NoCode 的相关问题，包括模型性能优化、产品定位、用户画像、使用边界等，还谈及与 CatPaw 的关系及未来规划。
从天价咨询到免费AI，夸克能改变志愿填报这门生意吗？
高考报志愿难题一直存在，天价咨询服务并非人人能享。夸克推出国内首个高考志愿大模型，免费生成志愿报告。它能理解复杂规则、把握考生需求，经多阶段训练优化，还搭载高考知识库，产品体验简便。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
Qwen-Scope：看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块，通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型，应用于推理、数据、训练、评估等场景，可前往Huggingface或魔搭体验。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
从0到1：天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践，讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性，给出实施策略，展示应用效果，还指出问题并对未来发展做了展望。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。