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HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
OpenAI 不想再「跪着」买显卡了
《金融时报》消息，OpenAI 正和博通合作自研代号“XPU”的 AI 推理芯片，2026 年量产。其不仅在芯片发力，还在硬件、应用和算力基建多线出击，不过自研芯片也面临资金、人才和软件生态等问题。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
ART：构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定，阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生，通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境，还给出使用方法，在案例中展现强大效能与经济性。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
一分钟做3D音符版“跳一跳”，Flowith成通用Agent新“必玩王者”丨TIP 003
Flowith作为较早出海的AI产品，以自由画布+通用Agent组合出圈。其Neo版本技术功能强，产品服务有亮点，如不限DeepResearch任务、以人为主的智能代理、回答速度快等，虽有不足但未来值得关注。
SK 海力士，市值突破4000亿美元
1月27日，SK海力士股价创新高，市值达4031亿美元，三年涨10倍。因AI基建投资扩张，内存芯片供应紧缺。传其为微软供芯，韩媒称它和三星提高LPDDR内存价，或影响iPhone 18价，还将发高额奖金。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
数据中心热潮没有消退，但巨头们确实按了“暂停键”
市场对数据中心热潮是否结束感到焦虑，但AI整体资本支出强劲，市场需求是“暂时的暂停”。麦肯锡预测未来五到七年数据中心市场将保持20%至25%的增长范围。科技巨头重申市场强劲，同时数据中心扩张面临能源瓶颈等挑战。