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阿里通义发布并行计算新策略：1.6B等效4.4B，内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略，受CFG双路径推理机制启发，将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型，内存占用大降，还可用于现有模型，无需从头训练。
一个销售数据分析机器人的诞生：看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环
Dify是低代码AI应用开发平台，但在企业级落地有代码执行和自动化调度瓶颈。本文介绍用“Dify + DMS Notebook + DMS Airflow”架构，以销售数据分析机器人为例，展示构建可调度、可扩展、可运维Agent系统的方法。
从 0 到 1 做一款 AI 产品：技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定？
独立开发者 Arvid Kahl 分享从零构建 AI 播客产品 Podscan 及「节俭工程」经验，涵盖技术搭建、成本控制与销售策略调整。如用小众云服务降成本，从 PLG 转向 SLG 等，为小团队创业者提供实用借鉴。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上，阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案，覆盖云到边缘、多算力平台。
北航团队提出新的离线分层扩散框架：基于结构信息原理，实现稳定离线策略学习｜NeurIPS 2025
北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。
英伟达护城河又宽了！低调收购开源算力调度王牌工具，全球过半顶级超算在用，Thinking Machines也离不开它
英伟达低调收购SchedMD，其为Slurm系统核心开发商，该系统被全球超半数TOP500超级计算机等使用。收购整合成本低、战略价值高，英伟达承诺保持Slurm开源，但相关项目开发受关注。此外，英伟达还推出Nemotron 3系列开源模型。
别再纠结选哪个模型了，这个项目让它们一起干活！豪赠1亿token，羊毛薅起来！
元脑企智 EPAI 推出「多模融合」API，让多个模型围绕同一任务协同工作。经代码生成、财务分析等测试及权威评测，效果出色。还采取智能调度等策略，现限时申请可免费使用，豪赠1亿token。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
Mini-sglang-01：从Client到Scheduler的消息流转之旅
文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang，详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程，分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略，还预告后续分析调度和模型实现逻辑。