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自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
17000字Claude 系统提示启示：Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词，认为目前问题解决策略多靠人工写入，理想情况应通过该学习产生，这也引出诸多待明确细节和新问题。
跳出超级 App 之争，鸿蒙系统级智能如何改写 AI 赛道规则？
2025年AI热潮转向落地场景深耕，华为鸿蒙在终端操作系统层面开辟新赛道。其通过鸿蒙智能体框架打破‘APP孤岛’，走‘C+B’差异化路线，还推出开放平台等繁荣生态，推动终端智能化迈进。
Clawdbot火了，Anthropic急了，Claude Code连夜更新了Agent任务系统。
Claude Code更新Tasks系统，将原TODO系统升级，任务可借助文件系统持久化，实现进度同步。Task变为依赖图，有阻塞关系，还能让多个Agent分工协作，任务状态存本地文件，方便查看。
深度拆解，硬核解构，揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统，介绍其核心组件和高级特性，包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等，还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容，助力读者理解推理引擎工作原理。
性能最高提升7倍？探究大语言模型推理之缓存优化
文章探讨大语言模型推理缓存优化技术演进与未来展望，介绍了主流推理框架vLLM、SGLang，分析KV Cache、Paged Attention、Prefix Caching等技术的优化点，还提及LMCache、DeepSeek的缓存技术，最后提到MCP赋能可视化OLAP智能体应用。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
AIA | 西工大马启悦，高传强等：物理指导的激波抖振抑制翼型优化设计研究
激波抖振影响飞行品质、限制飞行包线。本文提出物理指导的气动优化设计框架，基于DDPG算法，优化RAE2822翼型激波位置与分离区范围，提升抖振起始边界，改善综合气动性能。
从「找视频」到「产视频」：快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。