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大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
20美元，撕开人类思维鸿沟！宾大教授警告AI隐形阶层战
宾大教授Ethan Mollick指出，AI已成新社会基础设施，正制造人类内部分层。从免费到20美元、200美元，不同付费层级对应不同使用模式和能力，思维差异才是关键，未来需培养与AI协作的直觉。
WithAnyone重磅开源：这可能是你见过最自然的AI合照模型
复旦大学携手阶跃星辰推出全新AI合照生成模型WithAnyone，它能生成自然、真实、毫无违和感的AI合照。该模型打破以往方法局限，当前ComfyUI版本已上线，还全面开源代码、模型权重等。
“光靠人盯不住了”！拆解上万张晶圆，这家公司靠AI将芯片良率提升数个百分点
喆塔科技创始人赵文政称国内跑通AI的半导体工厂少，工业AI尚处发展阶段。喆塔将DeepSeek接入自研大模型，提升训练效率。还分享了团队实例，强调工业AI决胜点在行业知识。此外，介绍了喆塔切入AI领域的过程、应用成果、面临挑战及未来策略等。
7B小模型超越DeepSeek-R1：模仿人类教师，弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法，让教师模型像人类教师一样做启发式教学，根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
AI翻译的「最后一公里」
文章指出文化差异成AI翻译难题，通用大模型数据不平衡，存在“算法霸权”。如处理低资源语言，AI易产生幻觉，还因无肉身难理解基于生理体验的隐喻，人机协作才是翻译未来。
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
硅谷的「十万大裁员」：Meta按代码量裁员
2025年，AI浪潮席卷硅谷，引发新一轮裁员潮。从互联网巨头到初创企业，纷纷边裁边招，将资源转向前沿大模型。基层岗位被自动化压缩，顶尖AI人才需求飙升，裁员是职位版图重塑的前奏。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。