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小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
小鹏MONA M03 Max：为“智能化信仰”补票｜甲子光年
5月28日，何小鹏公布MONA M03 Max配置和价格，其支持城区NGP功能。该车型搭载双英伟达Orin - X芯片，首发人机共驾模式。小鹏借此让消费者关注智能化，为新车铺垫，它或成产品战略分水岭。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。
OpenClaw 背后核心框架 Pi：好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架，系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等，在 Terminal Bench 2.0 排名靠前，GitHub 星数超 24000。
Agent Team 实践与架构设计：在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa，探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则，如跨Agent通信、状态外置等，还阐述了各设计要点及示例，强调系统可演进性。
面壁MiniCPM-SALA模型，稀疏-线性注意力，单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。
MiniMax Agent 开年更新，好的 AI 产品，需要让工具来适应人了
2026年初，Claude Cowork引发关注，开源社区跟进，Anthropic下调功能价格。MiniMax升级Agent，推出桌面端和网页端新功能。通过整理文件、翻译、小红书内容流水线等测试，展现其能力与局限，指出Agent应适应人的趋势。
内存条涨疯了，国产替代如何破局？
2025年三季度以来，全球存储芯片市场涨价，32GB内存条价格疯涨，分析机构预测后续还会再涨。国际存储巨头赚得盆满钵满，下游厂商叫苦。本轮涨价因人工智能兴起，中国存储芯片有被“卡脖子”风险，国产替代挑战大。
Claude Skills彻底火了，真的比 MCP 简单太多了。
Claude Skills在中文社区火了，它解决重复写提示词、token贵及定制难的痛点，可分层加载给上下文窗口减负。它能与MCP组合，官方开源20多个Skill源码，还代表了Agent能力模块化趋势。