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ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。
AI 创业怎么做？500+ 技术领导者给出了他们正在实践的答案｜ TGO 杭州十周年庆 & GTLC 杭州站
2026年6月27日，TGO杭州十周年庆·GTLC杭州站举办，以“新十年一起，做AI做的事”为主题。近二十位嘉宾从多方面分享，探讨AI创业、智能体架构等，还有创业者展示产品，活动丰富且聚焦学习。
刚刚，国产AI自己造了AI，全球首例！
面壁智能实现全球首例国产AI造AI，用AI编写预训练框架ForgeTrain，性能超英伟达Megatron，还训练出MiniCPM5 - 1B模型。该模型可作桌宠，小尺寸高智能，还能自定义人格，提供工具链。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
深度讨论新一轮模型发布：当智能进入月更时代 | Best Ideas
近期全球模型迎来高密度发布期，Anthropic、OpenAI、腾讯、DeepSeek 等纷纷推出新模型。文章复盘了 Opus 4.7、GPT - 5.5、DeepSeek V4 等模型实测体验，探讨架构变化、能力边界与产业影响，还分析算力、token 价格等问题。
数GPU，看未来：一张表看懂中美AI公司的真实实力差距，算力盘点
文章全面盘点中美头部AI公司GPU数量、资本开支和算力规划。美国科技巨头疯狂投入，如Meta、微软等；中国公司在禁令下抢购囤货并加速国产替代，如字节跳动、阿里等。还分析了中美差距及投资关注点。
“为了一个功能，需要再造一个Google！”Jeff Dean最新对话：TPU的诞生，与那些差点把服务器烧了的疯狂往事
在Google Cloud Next上，Jeff Dean和Amin Vahdat分享了Google算力帝国崛起秘史。从TPU诞生背景，到自研硬件血泪史，再到软硬件协同设计，还探讨了AI未来瓶颈，如能源、硬件等，以及代码编写现状。
2026 AI 大模型技术体系综合开源影响力榜单发布，中国开源实力领跑全球
2026年全球AI产业迈入新阶段，开源生态影响力成关键。4月17日CSDN联合多家机构发布《2026大模型技术体系综合开源影响力榜单》，从四大维度、53项细分指标评估，呈现开源生态地图，助力中国AI开源跨越。
全球AI算力大战变天！十万卡算力集群爆表，国产IB真香？
大模型竞赛进入万卡、十万卡时代，网络取代算力成新瓶颈。过去RoCE因成本优势受青睐，但集群规模扩大后运维复杂。IB架构以其稳定性迎来价值重估，国产IB方案突破或改变技术路线选择。