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跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。
文心新出的推理大模型，给了我们信心
在 WAVE SUMMIT 2025 大会上，百度发布文心大模型 X1.1，是 X1 升级版，发布即上线可免费体验。它在事实性、指令遵循、智能体等能力显著提升，全方位测评表现出色，还开源新模型，展现百度全栈 AI 实力。
SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
天翼云息壤筑底AI：夯实基建，驱动智变｜甲子光年
文章指出AI普及需强大平台架构等作为底座，而当前基础设施迭代难满足需求。天翼云在峰会宣布全面升级息壤，聚焦三领域，从夯实技术、提升自主可控、培育生态三方面支撑千行百业转型。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
AI 驱动的大数据自治：TCInsight 智能应对复杂运维挑战
在大数据平台高速发展下，传统专家运维模式难应对复杂问题。腾讯专家工程师熊训德介绍大数据智能管家 TCInsight，其架构分三层，结合规则与专家系统提升自治能力，还分享实践案例，指出后续待优化方向。
AI 原生研发范式：从“代码中心”到“文档驱动”的演进
文章讲述AI编程时代，用SDD解决上下文腐烂、审查瘫痪、维护断层问题，并提供人机协作SOP。介绍SDD理念、实操流程、团队协作方式，还提及资产沉淀、风险防范和常见问题解答，助力研发高效转型。
NeurIPS 2025｜VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临
传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok，用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer，实验显示其性能优异。