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VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
大赚667倍，摩尔线程投资人赢麻了
本文聚焦冲刺“国产GPU第一股”的摩尔线程。它6月获科创板IPO申请受理，88天过会。其创始人张建中履历亮眼，公司自研架构MUSA优势明显。早期投资方沛县乾曜收益高，摩尔线程未来潜力大但竞争也大。
具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为，具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大，一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」，但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。
实测飞猪 AI：真正的突围才刚刚开始？
2026年上半年，AI行业面临盈利难题，AI Coding虽火热，但旅游等领域落地AI更具挑战与潜力。飞猪升级AI能力推出「飞猪帮帮」，能办事、融合交互方式，还解决通用模型痛点，不过落地成闭环仍需供应商适配。
更高智商更快思考！蚂蚁开源最新万亿语言模型，多项复杂推理SOTA
蚂蚁正式发布拥有万亿参数的通用语言模型Ling-1T，超越多个开源和闭源模型，在多项复杂推理基准中取得SOTA表现。它推理和代码能力强，研发采用‘中训练+后训练’，还提出新奖励机制和LPO方法。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
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。
小红书 FinOps 实践：云成本优化与资源效率提升之道
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，小红书梁啟成分享云成本优化实践。介绍了小红书用云情况，分析成本优化面临的问题，阐述成本洞察和优化的探索，如内外账分离、CPU 和 GPU 资源提效等，还展望了 AI for FinOps 实践。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？
大模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强大性能，在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题，不同公司探索新方法，且后训练有五大关键要素，阿里云提供一体化支撑。
Life of a Token：像调试代码一样看懂大模型如何生成 Token
文章类比 Chrome 的 Life of a Pixel，追踪 LLM 里 token 从输入到输出的全程。以 GPT - 2 Small 为例，详细讲解其管线各阶段，如 Tokenization、Embedding 等，还介绍了残差流、KV Cache 等概念及 GPU 性能瓶颈和优化方法。