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算力稀缺时代，如何把 GPU 用“满”
在 GPU 稀缺且利用率低的背景下，本文分析其‘用不好’的原因，探讨业界共享技术方案的局限。以腾讯云 TencentOS qGPU 为例，解析内核态虚拟化及在离线混部技术，还介绍其在多行业降本增效的实践。
智算浪潮下的专有云操作系统安全：范式跃迁与信任链重塑
云计算发展使专有云成企业平衡便利与安全之选，但 AI 冲击其安全范式。阿里云三位专家探讨 AI 时代专有云安全，涉及物理隔离价值、新技术重塑安全逻辑、国产 OS 与芯片协同挑战等，还介绍阿里云方案及未来趋势。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
30分钟轻松掌握Cursor，快速提升开发效率和体验
本文通过在WebX老项目实践，验证Cursor用AI大模型能高效生成符合老旧项目规范的代码框架，显著提升开发效率与体验。还介绍其页面区域、AI聊天区功能，通过实战演示展示提效过程，最后提及可与MCP结合及OpenAI开源模型部署方案。
分享两篇Claude Skills最新论文，有3个核心结论
文章分享两篇Claude Skills最新论文，总结出技能安全漏洞、技能数量与准确率关系等结论。还探讨单智能体技能系统能否取代多智能体，通过实验验证其效率优势，并提出解决技能选择过载的方案，也对Agent Skills做了安全分析。
多家芯片公司业绩飙涨，这个赛道彻底火了？
近期多家A股芯片公司Q3财报亮眼，受益于端侧AI推进。端侧AI优势多，吸引科技巨头布局，但落地有挑战。技术进步使大模型轻量化，手机与AI眼镜较热。其发展面临应用、技术、生态等问题，也有隐私保护方案。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：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的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
小扎「梦之队」首批论文上线！LLM自举进化，单步性能狂飙22%
Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代（ExIt）法，基于RL自动课程学习，训练仅需单步任务，模型学会多步自我改进。在MLE - bench上，ExIt相对GRPO提升约22%。
新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。
西游取经团再出征：小米 Token Plan 能把 Token 价格打下来吗？
4月3日小米发布首款“走字儿”Token Plan计费方案，以Credit换算Token，不同模型换算比例不同，取消使用时间限制。实测MiMo V2 Pro完成任务水平在线，成本约为Lite套餐60％，但Token消耗难预估，其价值取决于任务场景。