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Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
HumanSense：探索多模态推理边界，打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense，含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究，提出优化策略，项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源，推动 AI 交互体验革新。
刷榜自动驾驶语义场景补全！北大新作：高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC，通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决现有技术维度与密度差异问题，在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
真实评估！北理发布全球首个「全场景教育」基准，支持4000+情境
北京理工大学高扬老师团队推出EduBench，是全球首个「全场景教育」基准，涵盖9大教育场景、12个评估维度、超4000个情境。团队将数据、模型等全面开源，评估发现大模型在特殊教育场景有不足，还提出多源知识蒸馏等方法。
两个月连获两轮数亿元融资，深度机智以全栈自主路线加速国产物理AI基座模型落地｜甲子光年
物理AI是全球科技竞争焦点，深度机智率先定义‘人类学习’技术路线，成立一年全链路落地。近日完成数亿元融资，下轮融资收尾。其数据、模型、硬件成果显著，产品全落地，订单数千万元，团队强大，将推动国产物理AI普及。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
用DAA衡量智能体 百度智能云用“新全栈”重新定义AI云｜甲子光年
2026年产业焦点转向智能体落地，李彦宏提出DAA概念。百度智能云升级为新全栈AI云，解决智能体落地难题，从架构决策、行业应用等多方面发力，其价值值得市场重估。
对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源，8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5，全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元，在多模态基准上性能优，还公开数据构建与训练策略等细节，复现简单。