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讲习班日程公布｜第四届全国大模型智能生成大会（LMG 2025）
第四届全国大模型智能生成大会（LMG 2025）11月1 - 3日在成都召开，预计超千人参会。11月3日的讲习班邀请四位青年专家，围绕AI基础设施、扩散语言模型等前沿议题，分享技术进展与实战经验。
AI 基础知识从-1到0.1：带你走进机器学习的世界
文章沿着AI发展脉络，从Seq2Seq到GPT模型，深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念，涵盖人工智能、机器学习等定义，还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容，最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。
深度解读 AGI-Next 2026：分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势，有 To B 和 To C 等场景差异；自主学习是新范式；模型即 Agent，Agent 即产品；还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
给AI发100美元去二手市场捡漏，结果它给自己买了19个乒乓球
2025 - 2026年，Anthropic进行“Project Deal”实验，让69个Claude智能体在真实双边市场自主交易，完成186笔超4000美元交易。实验发现模型能力影响交易结果，还揭示了AI代理交易存在的问题和隐忧。
智能体安全如何保障？首个企业级AI Agent应用评估标准欢迎共同起草
近期OpenClaw走红，AI智能体从“能理解、能生成”走向“能执行、能协作”，但企业面临智能体上线条件判断难题。智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》，现公开征集起草单位与起草人。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
“如果你不用更多Token，就永远逃不出底层”：AI竞赛开始变成资源战争
文章围绕AI竞赛中资源分配问题展开，以SemiAnalysis创始人Dylan Patel经历为例，揭示Token成本疯涨、需求远超供给，介绍Anthropic模型优势，探讨具身智能成新需求点，分析竞争格局及供应链瓶颈，还预警反AI抗议。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。
开发者冲爆了！全球前十AI Lab无限免费，一周烧出3.12万亿Token
6月1日，全球模型榜单前十的Agnes AI无限期免费开放旗下核心全模态模型API，引发开发者热情。两周后周调用量达3.12万亿Token，本周还将升级，周五补齐语音全模态链路，开源社区也围绕其开展诸多项目。
让大模型“跑”在手机里：vivo蓝心端侧部署创新揭秘，性能功耗双优！
在AICon2025上海站，vivo AI研究院工程师章苏迟分享蓝心大模型端侧部署方案。介绍端侧大模型优势及应用场景，阐述内存、性能、功耗等指标优化方法，还提及多业务场景应对策略与安全合规措施。