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他们，诠释了 QCon 的技术厚度 | 2025 QCon 上海站优秀出品人与明星讲师揭晓
2025 QCon全球软件开发大会（上海站）圆满落幕，超1300人参与。大会聚焦可持续工程能力建设，强调‘落地实践’。收官之际揭晓优秀出品人与明星讲师，他们推动知识流动，诠释QCon技术厚度。
斯坦福与Adobe新研究，模仿蒸馏技术轻松让200亿参数图像生成高质量大模型
斯坦福大学和Adobe研究院联手，用pi - Flow技术让200亿参数文本到图像大模型4步内生成高质量、高多样性图片。此前少步生成有质量和多样性问题，他们推出GMFlow和pi - Flow解决难题，LakonLab是其背后工程支撑。
半年研发、1周上线，1秒200行代码爆发？美团研发负责人：靠小团队奇袭，模型和工程能力突破是核心
美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答了美团 AI Coding Agent 产品 NoCode 的相关问题，包括模型性能优化、产品定位、用户画像、使用边界等，还谈及与 CatPaw 的关系及未来规划。
超150位全球AI一线技术专家齐聚巴黎，这场大会到底聊了些什么？｜GOSIM Paris 2026圆满收官
5月6日，GOSIM Paris 2026进入第三天，议程转向技术实践。超150位全球AI专家齐聚，探讨模型推理优化、开源社区治理等。Niko Matsakis等分享前沿观点，还有五大主题论坛及工作坊，展示开源AI生态成果。
我国科研团队，突破了存算一体技术瓶颈
AI浪潮倒逼半导体产业创新，存算一体技术应运而生。但该技术应用存在问题，排序难题制约其发展。北大团队国际首次实现基于存算一体技术的高效排序硬件架构，成果发表在《自然∙电子》。
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。
实战·Agentic 上下文工程（上）：无需微调，让智能体自我学习与进化
在Agent时代，提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering（ACE），让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略，以及ACE的概念、原理与架构。
CMAME|美国西北大学，德州大学|Wing Kam Liu及 TJR Hughes 等: LLM赋能的下一代计算机辅助工程
工程仿真里有限元方法常见，但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体，开发不依赖训练数据的降阶求解器，在多问题上表现佳，为下一代计算机辅助工程提供框架。
先进封装技术解读 | 三星
集成电路产业分芯片设计、制造、封装测试三大领域，先进封装让制造与封测融合。本文解读三星先进封装技术，分2.5D的I - Cube和3DIC的X - Cube，还与台积电、英特尔技术对比，指出三星多为跟随者。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。