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传统云还在「卖铁」，下一代云已在「炼钢」：火山引擎xLLM如何一张卡榨出两张的性能！
大模型上线部署时推理成本高、算力投入大但效果不成正比，企业面临推理效率难题。火山引擎 xLLM 大语言模型推理框架性能极致，成本低，集成关键创新，还被集成到 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。
Couchbase与爱奇艺的十年之约：Magma引擎如何破解TB级缓存性能与成本难题？
在AI驱动应用革新浪潮下，海量数据处理的性能与成本平衡成挑战。Couchbase技术直播中，爱奇艺专家分享实践经验，揭秘其如何破解性能、扩展性与成本难题，还介绍了Capella AI Services等。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
12.1万高难度数学题让模型性能大涨，覆盖FIMO/Putnam等顶级赛事难度，腾讯上海交大出品
腾讯AI Lab与上海交大团队联合推出首个基于自然语言的数学定理证明框架与数据集DeepTheorem。12.1万道高难度数学“特训题”让模型定理证明性能大涨，7B模型性能比肩或超越现有开源和商业模型。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化，为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式，还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
「豆包手机」被智谱开源了，AutoGLM 实测
豆包手机发布后火爆，智谱开源AutoGLM，能让安卓手机变「AI手机」。作者实测，它能完成点外卖、比价等任务，设计贴心尊重隐私。适合开发者、效率爱好者等，还会推动Phone Agent生态发展。
Marvis 实测：6 个 AI“牛马”扎根桌面之后
作者实测腾讯 Marvis，它能实现终端调度、多 Agent 协同、跨模态任务链执行等。虽在编码、审美等方面有不足，但定位安全实用，适合普通用户，体现 AI 助手从对话工具向执行系统转变。
Agent也能蒸馏了！性能超好
大模型运行成本高，普通用户用不起。传统小模型模仿大模型解题步骤易出错。论文提出Agent蒸馏，让小模型学会用检索和代码工具，还加首思前缀与自我纠错“外挂”，使小模型性能直逼大模型。
DeepSeek，Qwen，Grok组团发布，社区一手实测
LLM大爆发，一天内推出Grok 4.6、Qwen3.8 - Max、DeepSeek - V4 - Pro - 0813三款前沿产品。社区对它们进行多场景测试，如3D场景、Flappy游戏、飞机滑行动画等，并对比了不同模型的性能、价格和输出质量。