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Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
吴恩达：产品经理才是 AI 时代的最大瓶颈
吴恩达指出，AI编程助手使写代码变快，‘决定做什么’成新瓶颈，即‘产品管理瓶颈’，产品经理比程序员更稀缺。他强调用户同理心和心智模型，认为软件开发正从技术驱动转向价值驱动。
低延迟、高吞吐，LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
国货之光！全球AI存储基准测试MLPerf Storage 3.0结果发布，斩获九项第一｜甲子光年
9月1日，MLPerf Storage 3.0基准测试结果发布，XSKY星辰天合旗下MeshFS首次参赛，在并行文件存储赛道获九项第一。该测试覆盖多类负载，可多维度衡量存储系统性能，MeshFS兼顾性能与成本效率。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
OpenAI 内部揭秘：我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况，介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景，还给出最佳实践，如用‘提问模式’开始、组织好提示等，展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
2.3K Star 霸榜GitHub！DeepResearch最佳开源平替！
DeepResearch能递归拆解复杂任务自动生成报告，但OpenAI的相关产品费用高且闭源。霸榜GitHub的ROMA由Sentient AGI团队开发，性能超Grok - 4等，是开源杀手，还介绍了功能、使用方法和应用场景。
OpenVision 2：大道至简的生成式预训练视觉编码器
多模态大模型浪潮中，视觉模块是关键。此前OpenVision训练管线复杂，成本高。研究者提出OpenVision 2，移除文本编码器与对比学习，引入随机丢弃视觉token技巧，性能佳且效率高，挑战了对比学习范式。
我用AI同传干掉了英语发布会，爽。
作者因听不懂英语发布会，借助豆包同传2.0 API自制AI同传工具。虽开发遇诸多难题，但最终用音频重定向解决。该工具能实时翻译，还可复刻音色，也肯定专业译员能力。