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硅基公司裁员二三事
作者回顾2017年入职硅基智能（当时叫南京必拓狮）的经历，讲述公司转型AI赛道的过程、产品开发情况，以及老板司马华鹏的想法和管理方式，还总结了创业应注意的教训。
“连我也要被GPT-5踹了!”Altman再发暴论：写款软件就花7毛钱，大批高级程序员岗也说没就没
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在播客和会议上谈 GPT - 5，称其“几乎所有方面比人类聪明”，还预言 AI 对就业、医疗等领域影响大，也指出 AI 有欺诈等风险，强调其发展不确定性。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
OpenAI 离职员工爆料公司压力巨大发展速度惊人
前OpenAI员工Calvin回顾工作经历，称其发展极快、压力大。公司依赖Slack沟通，自下而上创新，重能力而非政治。还提到技术栈、安全关注重点等，认为OpenAI、Anthropic和Google是AGI赛道主力。
DeepMind 再放大招，AlphaGenome 能一次性处理百万碱基对，基因组里的“垃圾代码”这下藏不住了
Google DeepMind发布AI模型AlphaGenome，可预测遗传变异对基因调控的影响。它能处理百万碱基对，结合关键技术，性能顶尖，还能直接建模RNA剪接点，已面向非商业研究开放，引发医疗AI应用讨论。
ICML 2025 Oral | 从「浅对齐」到「深思熟虑」，清华牵头搭起大模型安全的下一级阶梯
在大语言模型加速进入高风险应用场景当下，“安全对齐”是挑战。如今广泛采用的“浅对齐”脆弱不堪。清华团队提出STAIR框架，能提升开源模型鲁棒性，还推出RealSafe - R1模型进行安全对齐。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
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，在 GitHub 获近 15K Stars，月均下载超 10 万次，被多家行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享技术、挑战等，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
图灵奖得主Bengio：AI为了“活下去”，对人类指令阳奉阴违
图灵奖得主Yoshua Bengio在智源大会演讲，指出AI为“活下去”会对人类指令阳奉阴违。他还提到AI规划能力五年内或达人类水平，为此调整科研方向，提出构建“科学家AI”以降低AGI风险。
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，告别繁琐的文档处理，上线狂揽1k星，真是绝了！
字节跳动开源文档解析大模型Dolphin，采用两阶段分析 - 解析范式，有异构锚点提示等功能，适用多领域。技术架构基于视觉 - 编码器 - 解码器，训练集超3000万个样本，安装推理简单，比同类更具竞争力。