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西工大张伟伟团队：大模型时代航空科技的蓝图畅想 | 航空学报CJA
随着国产开源大模型涌现，大语言模型走入生活，挑战传统航空教育，革新科研范式，与航空产业融合推动变革。西工大张伟伟团队探讨其在航空工程教育、科研、行业全链条的影响及挑战。
从辅助工具到智能决策，大模型如何改变人才选拔方式？
随着大模型应用拓展，企业人力资源管理成落地热点。阿里巴巴技术专家程鹏认为，大模型在人才选拔与培养中有效率、个性化、客观决策等颠覆性价值，也面临落地挑战，还分享应对策略等内容。
用Cursor开启JAVA+AI生涯
本文介绍基于VS Code的编辑器Cursor，它与AI无缝集成、响应快、占内存小。文中给出下载、安装插件、常用快捷键及配置等实用技巧，还提及MCP可接入工具提效，助大家开启JAVA+AI生涯。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
The Batch：829 | DeepSeek 是怎么做到的
DeepSeek 去年末以低成本训练出先进开源大模型引关注，近日团队披露构建 DeepSeek - R1 和 DeepSeek - V3 的软硬件方案，降低内存和计算需求，其细节公布让更多团队有机会参与前沿研发。
性能翻番背后：讯飞与昇腾，如何用国产算力炼就大模型？｜甲子光年
在全球AI竞争激烈背景下，科大讯飞与华为昇腾深度合作意义重大。双方合作历经四阶段，实现性能提升与技术突破，还通过软硬件协同构建AI自主发展竞争力，加速大模型行业落地。
1/15成本，实现AI水印新SOTA | 南洋理工大学&A*STAR
给AI生成作品打水印成行业共识，但传统方法有短板。南洋理工大学等机构研究人员提出局部鲁棒图像水印方法MaskMark，成本仅为Meta模型WAM的1/15，在多任务中表现优异。
AI 不会杀死初级开发者——但你的招聘策略可能会
文章指出在 AI 编码普及的行业，初级开发者角色转变但不可或缺。AI 虽自动化部分任务，却带来新挑战与期望。初级需培养新技能，避免过度依赖，公司也应调整招聘、培养和评估方式。
RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0，指出其虽在多行业落地，但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级，阐述检索、重排序等关键技术，最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。
挑战 1 比特！ETH Zürich 秦浩桐：如何把大模型「塞进」小设备？| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。