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视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
杨植麟、张鹏、罗福莉等齐聚一堂，他们关于OpenClaw的观点值得一听。
2026中关村论坛人工智能主题日，杨植麟主持小龙虾与AI开源圆桌，智谱张鹏、无问芯穹夏立雪、小米MiMo罗福莉、港大黄超等嘉宾就OpenClaw、模型发展等话题展开讨论，干货满满。
企业数字化转型新引擎：MCP + LLM + Agent 架构赋能！
本文介绍MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议，它是Anthropic于2024年11月底推出的开放标准，可统一大模型与外部数据源和工具通信协议，打破数据孤岛，有诸多优势，还适用于多个场景。
4000 Star，Vibe Coding终级指南：胶水编程
Vibe Coding由karpathy提出，本文分享其终极指南。介绍了胶水编程、方法论精要、工具资源、编码模型性能分级参考等内容，还给出架构与工作流程，建议选第一梯队模型处理复杂任务。
Claude 这条路在中国企业这里彻底断掉了
9月5日，Anthropic宣布停止向中国资本控股企业提供Claude服务，此政策还涉及有中国资本背景的境外公司。AI已被视为战略资源，这体现了地缘政治对AI的影响，也带来新的商业风险。
Reasoning新突破：SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’？
LLM推理依赖‘思维链’，传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’，拆分‘思考’与‘推理’，用专用初始token和对比学习，实验中全面超越传统方法。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
多模态 +Agent 在培训与教育领域的应用｜QCon 北京
4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI等前沿话题。北银金科尹辰轩将分享《多模态 + Agent在培训与教育领域的应用》，探讨多模态模型推动AI场景扩充等内容。
万卡时代，企业需要怎样的算力集群？
过去两年，AI算力需求跃升，消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点，智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨，还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。