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黄仁勋发布量子计算专用CUDA！预言量子计算机几年内应用，但现在还离不开GB200
在GTC巴黎演讲中，英伟达CEO黄仁勋预言量子计算机几年内可实际应用，还推出量子-经典加速超算平台CUDA - Q。此外，他提及物理AI是战略核心，有巨大市场机会，还展示多款产品与技术。
这家初创要为AI重绘地球：可量身定制卫星星座，对接太空计算
西班牙初创公司 Xoople 完成 1.3 亿美元 B 轮融资，欲构建“地球记录系统”。它先铺管道、再造源头，与 L3Harris 合作开发天基测量系统，虽面临竞争与隐忧，但也顺应太空计算融合趋势。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
秒级集群翻转、分钟级IDC故障止损 | 同程大规模Elasticsearch平台架构设计与实践
在数据驱动时代，同程旅行核心业务依赖Elasticsearch，随着集群规模扩大，面临对用户、运维、平台要求高的挑战。本文分享同程ES平台架构设计、解决方案与实践成果，还展望借助大模型提升智能化水平。
重磅！华为开源业界首个Serverless分布式计算引擎openYuanrong，单机体验编程、极致分布式运行性能
近期，华为开源自研的 Serverless 分布式计算引擎 openYuanrong，它是业界首个统一支持通算和智算场景的开源引擎。能解决传统 Serverless 产品通用性不足等问题，已在华为多个核心产品应用，提升了开发效率和资源利用率。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
管你模型多大，250份有毒文档统统放倒，Anthropic：LLM比想象中脆弱
Anthropic等联合研究打破传统观念，只需250份恶意文档就能在参数规模从6亿到130亿的LLM中植入后门，且与模型规模及训练数据量无关。研究还测试了特定后门攻击，评估了多种训练配置。
阿里通义发布并行计算新策略：1.6B等效4.4B，内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略，受CFG双路径推理机制启发，将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型，内存占用大降，还可用于现有模型，无需从头训练。
超长推理还能节省计算！Salesforce开源神器两连发：教大模型边想边省，显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分，分配token预算，使输出缩短、准确性提高；后者打碎推理链条，从三维度采样，以更少tokens换更高准确率，均提升数学和编程任务准确率。
麻省理工大学：《通往通用人工智能之路》的研究报告
麻省理工科技评论洞察与Arm公司合作发布《通往通用人工智能之路》报告，探讨AGI定义、实现时间表、当前AI局限性及技术路径等。指出当前AI有局限，实现AGI需解决诸多障碍，还强调计算能力和异构计算的重要性。