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昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
特朗普「全政府AI计划」竟在GitHub泄密！或于7月4日「独立日」上线
特朗普政府AI计划未亮相就在GitHub泄露。ai.gov网站或7月4日上线，要将AI融入政府各部门。该计划由TTS老板Thomas Shedd提出，不过网友质疑其可行性与安全性。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
告别卡脖子，华为黑科技破局！昇腾推理加速1.6倍打破LLM降智魔咒
大模型参数规模大，推理部署难。华为诺亚提出Pangu Light框架，结合算法创新与国产昇腾平台，通过跨层注意力剪枝等技术，解决剪枝后模型失稳问题，实现高压缩率、推理加速与高精度。
华为曝光两大黑科技！打破推理延迟魔咒，大模型从此「秒回」
华为通过FusionSpec和OptiQuant两大技术创新，对MoE模型进行推理优化。FusionSpec依托昇腾特点，将投机推理框架耗时降至1ms；OptiQuant支持灵活量化，为大模型推理提供高性价比。
震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码证实
开发者用Claude写代码证实谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破为真，它将4×4复数矩阵计算次数从49次减到48次。小哥测试代码各项指标与论文报告一致，还上传到GitHub。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
刚刚，ICML 2025录用结果公布！好评论文惨遭拒，审稿人敷衍引全网怒喷
ICML 2025录用结果公布，共提交12107篇有效投稿，3260篇被接收，录用率26.9%。此次评审质量遭热议，出现审稿人敷衍、评审错误等问题，同时展示了部分网友的论文录用和拒稿情况。
“毋在浮沙筑高台”：汪源谈智能体想从 80 分跨到 90 分，全卡在上下文
前网易副总裁汪源在2026奇点智能产品大会分享，指出智能体系统瓶颈正从模型能力、Harness工程，转移到上下文。他还介绍了做好上下文基础设施的要点，以及推出的新内容格式KRL。
对话灵感实验室：全帧率 VLM、低成本与分层部署，业务现场不止需要炫技模型
InfoQ对话格灵深瞳灵感实验室，探讨多模态大模型下视频理解问题。指出传统视频模型抽帧处理浪费算力和信息，介绍LLaVA - OneVision - 2.0突破长视频理解瓶颈，还提及“视觉智能工坊”助力业务落地。