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告别微调时代：拖拽式LLMs实现12000倍加速适配，输入描述，秒级定制LLM，效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈，论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD)，仅需输入目标任务未标注提示，即可秒级生成适配的LoRA权重，实现LLM秒级免训练适配，效率、性能和泛化性上均有突破。
大模型推理的“左右脑”革命！华为盘古Embedded凭昇腾之力，让快慢思考合二为一
传统大模型推理面临长链条深度思考与低时延反馈的矛盾，华为盘古团队提出盘古Embedded模型。基于昇腾NPU，其采用双系统认知架构，集成“快思考”与“慢思考”双推理模式，实现推理效率与精度协同提升。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
工程知识引擎：Harness Engineering体系下的工程知识底座
现代软件开发中，AI编程智能体虽能写代码但难理解代码，缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎，整合多维数据源，有向量检索等六大能力，经评估可提升智能体效率与代码质量。
Agent总 “掉链子”？它只是缺这 4 项外挂必备技能
Anthropic工程师团队揭秘给智能体定制技能包，解决现实问题。Anthropic总结智能体在现实任务中目标模糊、步骤混乱等短板，针对性设计任务拆解、状态感知等4大核心技能，让其扎根现实搞定复杂任务。
谷歌Ironwood架构TPU v7：用AI造AI，撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood，由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准，挑战英伟达芯片地位，展现AI算力竞争新趋势。
从6人日到1人日：一次AI驱动的客户端需求开发实战
文章分享AI驱动客户端需求开发实战，从实践活动汇总AI Coding问题，给出解决建议。以穿搭动态框架需求为例展示开发过程，对比效率提升300%，还探讨需求拆分、Prompt编写等问题，介绍业务开发范式。
FlashAttention-4震撼来袭，原生支持Blackwell GPU，英伟达的护城河更深了？
在 Hot Chips 2025 上，TogetherAI 首席科学家 Tri Dao 公布 FlashAttention-4，其在 Backwell 上比英伟达 cuDNN 库中的注意力核实现快 22%，还实现两项算法改进。该技术一直迭代升级，提升了注意力计算效率。
硬件只是入场券：AI可穿戴的百万销量背后，软件与场景才是终极战场
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨 AI 硬件进阶。Plaud、Rokid 等企业代表认为，AI 硬件成功关键在于早布局、结合需求与设计。软硬件一体是核心，可在传统硬件难胜任场景脱颖而出，多模态交互有挑战也有应用。
Claude Code完整技术栈都被扒出来了，Multi-Agent架构~
analysis_claude_code项目对Claude Code v1.0.33逆向工程分析，含混淆代码技术分析等。发现实时Steering机制、多Agent架构等，为AI agent系统设计实现提供技术参考，还介绍系统架构创新点。