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让世界模型推理效率提升70倍：上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。
千问App敞开玩，做红楼梦人物图、旅行海报、绘画书法无敌，顶级AI生图模型加持
作者体验阿里发布的Qwen - Image - 2.0模型后分享千问App玩法。可生成趣味信息图，如表情包、旅游攻略图、美食攻略图等；能做复杂文字梗图；还能创作中华文化传播图，如红楼梦解读图、手办图等，该模型懂中文意境。
纯CPU“踢开”GPU，中国超算九年后再登顶！
6月23日，国家超级计算深圳中心“灵晟”超算以2.19EFlops性能登顶全球超算TOP500榜单，这是世界首台超2EFlops的超算系统。它基于“灵鲲”平台，采用纯CPU设计，展现我国超算全栈自主可控能力。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
CVPR 2026 | 20步也能稳住画质，这个扩散加速方法不一样
扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素，阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé，在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率，已被 CVPR 2026 录用。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
AI 原生应用全栈可观测实践：以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例，介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点，提出阿里云 AI 全栈可观测架构，剖析大模型应用可观测技术，分享实战案例，还给出未来规划。
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？
大模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强大性能，在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题，不同公司探索新方法，且后训练有五大关键要素，阿里云提供一体化支撑。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。