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MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
企业官网GEO优化：可直接复制JSON-LD+llms.txt模板（适配AI推荐）
文章提供企业官网GEO优化方案，含首页、FAQ页结构化代码及llms.txt模板，还有通用FAQ选题。介绍使用方法、上线校验步骤和生效判断标准，助企业适配AI推荐。
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学曹文博、张伟伟等：基于参数化神经网络求解器的层流翼型绕流代理模型
近年来，PINNs在流体力学中受关注，但在高维参数化与复杂流动问题中受限。西北工业大学曹文博团队基于TSONN构建层流翼型绕流参数化求解器，训练出强泛化能力的代理模型，为工程层流气动分析提供新方案。
NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了，代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能对长视频序列重渲染，减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战，性能优于现有技术，论文与代码已开源。
一次代码提交=250万美元！xAI被开除工程师大爆料，揭秘马斯克“人类模拟器”秘密项目
xAI技术成员Sulaiman Ghori在播客披露公司内幕被开除。他透露了“人类模拟器”项目、算力工厂建造细节、内部工作文化等敏感信息，还描绘了充满马斯克风格的xAI工作画像。
AI4S设计的新抗生素通过湿实验！双层思考+多目标优化，主动发现「代谢不稳」并加约束
SAGA是新AI，采用双层思考机制，能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色，结果获科学家肯定，相关代码已开源。