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2025 年 InfoQ 趋势报告：AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客，总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域，也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术，还对 2025 年相关领域发展作出预测。
刚刚，OpenAI把1GW超算中心直接给了印度！奥特曼即将亲赴三哥办事处
OpenAI计划在印度建设至少1GW规模的数据中心，这是「星际之门」计划首次大规模进入亚洲。印度用户增长潜力大，还有多语言应用场景。虽奥特曼淡出CEO角色，但亲自推动全球算力布局，印度是关键起点。
以为Anthropic全是科学家？数据告诉你，他们要的是基础设施老兵
Fonzi AI人才工程主管Seb分析1680份Anthropic工程师简历，发现其核心人才是资深基础设施建设者。工程团队18个月从零膨胀，Google是最大人才池，博士仅占13.7%，头衔扁平化。
Codex+hyperframe做视频，让剪辑师们慌了?
开源项目Hyperframes刷屏，它是基于HTML的视频渲染框架，不用视频大模型，用普通语言模型就能生成可控视频。它与Remotion有区别，选了对AI友好的路，还介绍了安装、使用方法和适用场景。
模型是谁的？LLM版权保护首个技术综述论文发布
浙江大学和君同未来团队发布《Copyright Protection for Large Language Models: A Survey of Methods, Challenges, and Trends》。论文以“模型指纹”为核心理念，打通三个技术流派，指出文本水印难护模型版权，还分析各类指纹技术优劣势并给出未来方向。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
AI大模型浪潮下的认知重构：从一个数据老兵的转型思考
作者作为数据老兵，分享接触 ChatGPT 后的转型思考。指出 AI 使编程、数据分析师岗位巨变，填鸭式教育不再适用。强调认知结构是护城河，还探讨了 ETL、数据建模及 AI 原生产品变化。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
T-RO综述重构Foundation Model时代机器人操作知识版图
近日，论文《Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives》被IEEE Transactions on Robotics接收，它以High - Level Planning和Low - Level Action Modeling为主线，梳理Foundation Model时代机器人操作发展，分析了现存问题及关键缺口。