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扩散模型路线之争可以停了？Latent‑Pixel混合扩散生成新范式上线 | ECCV'26
中科大与智象HiDream.ai团队提出混合潜空间-像素空间扩散新模型Hi-DiT，解决了两类传统扩散路线各自的瓶颈，论文被ECCV 2026接收，在多个主流图像生成任务上取得优异性能，仅小幅增加计算开销。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
张一甲：2025中国科技投资痛点、趋势与展望 | 甲子光年
8月21日，甲子光年创始人张一甲发布《2025中国科技投资：痛点、趋势与展望》报告。指出当前一级市场科技投资止跌回暖但堵点仍存，还阐述了硬科技引领、AI投资逻辑变化等七大趋势，最后用“星空坐标系”评估投资赛道。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
基于 Gemini 模型做 SEO Agent 简单实战
作者参加 Google I/O 大会后，受 James 用 AI 做 SEO 启发，尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法，构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告，Gemini 负责理解决策，适合出海企业。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。
疯了，A社IPO大饼画到30万亿美元！一个美国的GDP
华尔街日报爆料，Anthropic将告诉投资人其潜在收入机会超30万亿美元，已秘密递交IPO草案。该数字是标普1500里191家科技公司去年营收总和的12倍，算法是把AI能接手的工作全算进去。公司内部面试还筛人，很割裂。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化，为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式，还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。