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C端热战,B端暗涌:大模型真正的战场才刚刚开始 | 《中国大模型落地应用研究报告 2025》正式发布

InfoQ研究中心联合中欧AI与管理创新研究中心发布《中国大模型落地应用研究报告2025》,从驱动因素、C端产品现状到B端落地现状,勾勒大模型应用转折期的图景,分析应用难的原因及各端现状。

InfoQ
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ART:构建可靠智能体的强化学习新框架

现有AI智能体在真实场景表现不稳定,阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生,通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境,还给出使用方法,在案例中展现强大效能与经济性。

AI工程化
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AI大模型重塑学习硬件:从工具到伙伴 | 网易有道孟旭

在 AICon 全球人工智能开发与应用大会·上海站(2025)现场,网易有道孟旭以有道 AI 答疑笔为例,分享智能学习硬件变革逻辑,指出其进化是用户需求、硬件创新与 AI 技术螺旋推进,还探讨大模型应用及未来方向。

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我所知道的闫俊杰

文章讲述了MiniMax掌门人闫俊杰的故事。他技术功底深厚,在商汤时提出创新算法成名。创业后,他以AGI为目标搭建人才体系,推出Glow等产品。虽面临DeepSeek竞争等困境,但坚持模型与产品一体化发展。

AI科技评论
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AutoResearch-LLM:让 Agent 接手 LLM 训练优化

本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架,还分享踩坑经验。思路方法与平台无关,可类比到外部环境,适合关注 AI Coding 等的同学。

阿里云开发者
新闻资讯7

特斯拉OpenAI数据路线遇挫!8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙

2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同,前者重资产高精度,后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣,难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构,通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。

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大模型最难的AI Infra,用Vibe Coding搞定

Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」,存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法,并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性,还介绍了相关团队和工具。

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AI coding 智能体设计

文章从分析Gemini - CLI源代码入手,解读AI coding工具智能体设计。涵盖用户提示词预处理、工具注册与调用、架构设计、预置提示词等内容,还对比了Gemini - CLI和Claude Code可扩展性设计,介绍规约驱动开发模式。

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冲上热搜!美团大模型,靠「快」火了

国内外开发者亲测,美团新开源的LongCat - Flash - Chat模型速度超快,推理速度超每秒100个token。它来自美团LongCat - Flash系列,官网可直接用。该模型架构创新,训练方法高效,还做了专属和系统级优化,跑起来又快又便宜。

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全球首个具身智能开放平台来了!让大模型长出“身体”,像人一样自然表达交互

魔珐科技发布全球首个具身智能3D数字人开放平台魔珐星云,能让大模型‘长出身体’,实现自然表达交互。该平台突破了‘高质量、低延迟、高并发/低成本’的不可能三角,还可驱动虚拟和真实具身。

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