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Meta联手UCSD发布DeepConf：计算成本暴降85%，99.9%准确率！
Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。
微软刚发布Mu模型：支持Windows智能体，小参数跑出10倍性能
今天凌晨微软发布创新小参数模型Mu，3.3亿参数性能比肩Phi - 3.5 - mini，体量小10倍，离线NPU笔记本每秒超100 tokens响应。它支持Windows智能体，架构有多项创新，经训练优化后智能体表现出色。
浙江，冲出一匹碳化硅芯片全球黑马！
在‘双碳’目标与数字中国建设蓝图下，电能管理机遇巨大。黄兴博士指出将供电架构优化为高压直流可降低能耗，关键在于碳化硅功率芯片。其创办的派恩杰半导体，自主研发芯片，从芯片到封装助力客户，迎来产业机遇。
多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。
最强开源Agent！Kimi K2接入Claude Code，爽翻～【喂饭级教程+实测】
上周五Kimi开源最新旗舰模型K2，它是1000B参数MoE大模型，专为Agent场景优化，API已上线且兼容多API。文章给出Kimi - K2接入Claude Code的喂饭级教程及实测，实测显示组合表现有亮点也有不足。
多快好省，Qwen3混合部署模式引爆MCP
文章介绍Qwen3混合部署模式在MCP中的应用。MCP是AI与外部交互的标准协议，解决传统问题。Qwen3性能强、成本低，有混合思维等特点。通过本地小尺寸和满血版结合部署，实现多快好省，但仍有资源消耗等不足。
Life of a Token：像调试代码一样看懂大模型如何生成 Token
文章类比 Chrome 的 Life of a Pixel，追踪 LLM 里 token 从输入到输出的全程。以 GPT - 2 Small 为例，详细讲解其管线各阶段，如 Tokenization、Embedding 等，还介绍了残差流、KV Cache 等概念及 GPU 性能瓶颈和优化方法。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
Qwen3技术报告首次全公开！“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告，介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式，引入思考预算机制，降低轻量级模型计算资源，在多基准测试领先，多语言支持扩展至119种，所有模型开源。