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AI大模型开发核心技术栈：从框架到部署的全景解析
本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。
苹果ASM投放的两种方式，竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者，操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队，提供更精准的用户定位和详尽的数据报告，以便随时调整广告策略。
人工智能无法加速软件交付
文章以养狗比喻，指出有些机构用AI只看重速度，速度并非目标，为速度用AI缺乏可信度。强调应看重反馈，以反馈循环主导软件交付流程，还给出团队规模、产品开发等建议。
智谱首秀工程实战经验！Coding Agent日均数亿次调用，GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎，随着用户和调用量上涨，Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客，披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
DeepSeek-R1全升级V2版：Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级，训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’，推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’，还提升了安全可控性，适配生态，推出轻量级模型。
Auto Research最后一块拼图，Frontier-Eng Bench登场，在工程闭环里死磕最优
Einsia AI旗下Navers Lab论文Frontier - Eng推出新评测范式Generative Optimization，搭硬核评测系统，覆盖47个横跨5大工程方向的任务。评测多种模型，结果显示gpt 5.4最稳健，但距资深工程师水平尚远。
性能真的不重要了吗？Jeff Dean给出反常答案
Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》，指出性能不是最后调出来的，而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能，导致代码低效，顶级工程师则有‘物理地图’，能避开高成本路径。
Wispr Flow 平替, 这款开源中文语音助手，程序员真该试试,本地离线的中文语音输入神器来了（开源白嫖版）
蛐蛐（QuQu）是开源桌面应用，用本地语音识别模型和配置的大语言模型，将语音实时转文字并润色。它主打本地语音工作流，替代Wispr Flow，免月费且保护隐私，适合中文用户。
专为“超大模型而生”，新一代训练引擎 XTuner V1 开源！
9月8日，上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快，尤其在超大规模稀疏混合专家（MoE）模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
Adaptive Reasoning Model：Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法，阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力，但需人为控制；字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考，分别用多目标优化和受限优化目标训练。