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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。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
半年复盘，AI迎来预训练后的新瓶颈。
2025年上半年AI领域发展加速，编码和多模态能力提升。但模型在综合能力上遇到第二轮瓶颈，编码能力强时通用认知能力‘拉胯’，或与RL阶段使用编程数据有关，红杉新基准或推动模型均衡发展。
阿里、南开大学发布免训练，视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性，传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor，用SCC方法和两步时空压缩策略，实验显示其性能优于其他方法。
AI生图免训练提速1000%，办法：最简洁的“三阶段流水线”
AI画图速度慢，过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线，在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速，生成效果好，优势显著，还能与时间步蒸馏叠加，且完整开源。
视觉+语言+动作！超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K
视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限，港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤，有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型，还建立新基准评估多个模型。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
Ilya 最新访谈，预训练时代终结后，AI行业来到了哪里？
Ilya接受90多分钟深度访谈，指出当前大模型泛化能力远不如人，Scaling时代终结，研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题，预测超级智能5 - 20年到来。
Lady Gaga进军AI生物科技：用“活体皮肤”训练模型，筛选抗衰老成分
当地时间8月21日，美国歌手Lady Gaga公开参与创办的生物技术公司Outer Biosciences及核心平台Yuna，该司用机器学习等结合离体人体皮肤，从海量化合物中找新护肤成分，已融资约2300万美元。