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成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。
成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与训练解耦，用Qwen3基座调用MCP工具集，可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效，还支持一键式训练，未来会更易用高效。
智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进
本文由智谱清言资深后端开发工程师肖文彬整理，阐述其从单体架构到微服务体系的转型实践。随着业务发展，传统单体架构显瓶颈，智谱清言开启转型，分享挑战、架构设计、技术选型等经验，为相关团队提供借鉴。
24B模型编程超DeepSeek全家桶，32G内存苹果电脑就能跑，专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral，参数24B，能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出，针对真实GitHub Issue训练，在SWE - Bench Verified测试中表现出色，还可与All Hands AI框架配合。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。
初稿抢先看！13家单位共同起草全国首部AI大模型私有化部署标准智合标准化建设
由智合标准中心组织起草的《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》团体标准立项，这是国内首部相关标准。它全流程覆盖、多方面融合、三方协作，能解决企业痛点，现征集起草单位和人，5月15日开研讨会。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
AI半壁江山是中国人！黄仁勋敲警钟：美国再不觉醒就晚了
在华盛顿的Hill&Valley论坛上，黄仁勋指出全球50%的人工智能研究人员来自中国，呼吁美国加速布局AI。他还介绍了英伟达的相关计划，提出维持美国AI领导力的建议，强调了人才、资本与生态在算力革命中的重要性。
太狠了！为了锁死DeepSeek，Anthropic要求加大AI芯片出口管制
全球著名大模型平台Anthropic发布文章，赞同并建议特朗普制定更激进规则限制AI芯片出口，以保持美国在与中国AI竞争中的领先地位，还污蔑中国运输芯片方式，拿DeepSeek举例说明芯片限制影响，并提出三点限制建议 。