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逐项解读黄仁勋GTC演讲：Vera Rubin、token王、英伟达“龙虾”、太空计算和雪宝｜甲子光年
美国当地时间3月16日，英伟达创始人黄仁勋在GTC 2026演讲，发布五项重要技术，包括下一代AI计算平台Vera Rubin等。他想让英伟达成AI基础设施公司，强调token成本，认为AI工厂是工业基础设施。
“最悲伤的结局”？IBM豪掷110亿收购Confluent：Kafka开源焦虑升级，Flink流计算成最大赢家
IBM 以 110 亿美元全现金收购 Kafka 公司 Confluent，此前已在开源软件收购投入超 500 亿美元。Confluent 贡献 Kafka 超 60 - 70% 代码量，收购引发开源社区担忧，也让 Flink 流计算或成赢家。
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。
4个月融进1亿美元、建齐3座「数据发电厂」，这家TechBio要造一个生物世界模型
原生AI TechBio公司寻明生科4个月融1亿美元，欲搭建横跨数字与生物世界的药物发现基础设施。其聚焦抗体药物设计，构建干湿实验闭环，推出AuraIDE和OpenDDE，采用“既卖引擎，也卖车”商业模式。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。
黄仁勋CES最新演讲：Rubin 今年上市，计算能力是 Blackwell 5 倍、Cursor 彻底改变英伟达软件开发方式、开源模型落后于先进模型约6个月
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026演讲宣告AI从理解语言走向改造物理世界。他提及开源模型发展，还发布多款新品，如AlpaSim仿真框架、GROOT 1.6机器人模型、AI超算Vera Rubin等，凸显英伟达在AI领域的布局与野心。
北大王选所彭宇新团队：让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。
CVPR 2026新规：强制披露算力成本，高效率、高透明度论文可获三项认可奖
CVPR2026出台‘计算资源报告表（CRF）’试点计划，要求论文作者报告研究中使用的计算资源，提交报告不影响论文接收决策，展示出色计算效率和透明度的论文可获认可奖项。