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【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
快手解密「AI印钞机」，首提生成式强化学习出价技术，为平台实现超过3%的广告收入提升
文章介绍快手首提生成式强化学习出价技术，为平台提升超3%广告收入。还阐述广告自动出价挑战及业界方案，介绍快手GAVE和CBD算法破解难题，其团队成果丰硕，未来技术有两大演进方向。
你可能没注意，腾讯已经把 AI 融进了这两个关键场景
作者参加腾讯全球数字生态大会AI协同办公与组织升级专场，关注腾讯乐享AI知识库和腾讯电子签合同智能引擎。乐享解决传统知识库痛点，让知识融入工作流；电子签实现合同管理全流程智能化，解放法务劳动力。
斯坦福李飞飞团队，带你一句话进入无限3D世界
斯坦福李飞飞团队推出Marble平台，能将图片或文字变成3D世界。其有持久存在、可自由导航、可自定义操控等特性，技术或与3DGS有关，实测领先竞品，World Labs获巨额投资，估值超10亿美元。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
Altman亲自发博客点赞，这两大杰出人才是谁？
Altman发博文介绍OpenAI两位核心研究员Jakub Pachocki和Szymon Sidor，称他们结合前沿研究与工程实践，对公司发展至关重要。文中还介绍两人履历贡献，提及OpenAI“宫斗”及用户对ChatGPT语音和GPT - 4o的不满。
刚刚，光刻机霸主ASML被曝成为Mistral最大股东！网友怒斥：ASML的钱将打水漂
9月7日消息，ASML注资15亿美元成Mistral最大股东，旨在加强欧洲科技主权。此轮融资或使Mistral估值达140亿美元。业内认为这是战略押注与潜在协同。网友看法不一，而Mistral因开源和团队背景受关注。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
AI 原生应用全栈可观测实践：以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例，介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点，提出阿里云 AI 全栈可观测架构，剖析大模型应用可观测技术，分享实战案例，还给出未来规划。