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用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
太初元碁乔梁：AI算法已经跑到单芯片极限｜MEET2026
在量子位MEET2026智能未来大会上，太初元碁乔梁表示，当下AI算力需求指数级增长，超智融合成行业共识。单颗芯片性能成瓶颈，太初元碁设计PC link实现芯片互联，还分享了HPC+AI在多领域的落地实践。
AI让文科彻底灭绝？算法猜不透人心，人类终将反杀！
著名科技记者Steven Levy给文科生打强心剂，认为无论AI多强大，它没人性，人文学科涉及对人类行为与创造力的理解，是计算机无法获得的，文科生仍有广阔未来。
同一个模型，换套框架成绩差27%：SWE-bench分数到底谁说了算？
编程Agent评测是笔糊涂账，SWE - bench虽成事实标准，但分数不适合直接横向比较。基元律动等机构发布Claw - SWE - Bench基准，将模型、harness和任务集拆分，通过实验揭示harness对成绩影响大，还解决通用Agent评测问题，推出低成本Lite版。
多模态RAG哪家强？9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足，华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测，结果显示检索是瓶颈，模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B，PaperAgent 有实操指南。
用大模型检测工业品异常，复旦腾讯优图新算法入选CVPR 2025
AI模型用于工业异常检测获新SOTA，相关论文中稿CVPR 2025。复旦大学、腾讯优图实验室等机构研究人员设计基于扩散模型的少样本异常图像生成新模型DualAnoDiff，实验显示其性能更优。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
高盛研报：AI时代最大瓶颈不在算法和数据，而在电力和资本
高盛《Powering the AI Era》报告指出，AI是基础设施革命，其最大瓶颈是电力和资本。如一座250MW数据中心成本达120亿美元，2030年全球数据中心电力需求将激增，还介绍了应对办法及相关细节。
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。
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。