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英伟达周末双炸！CUDA二十年最大更新，顺手屠榜AGI比赛
本周末英伟达有两大动作。一是推出CUDA 13.1，这是CUDA平台诞生二十年来最大更新，引入CUDA Tile编程模型等。二是在Kaggle ARC Prize 2025竞赛中，团队用4B小模型变体夺冠，靠合成数据等策略。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等：几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法，但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构，利用小样本气动数据监督学习几何特征，嵌入优化框架提升样本质量及优化效率，经翼型和机翼验证有效。
AI写CUDA算子准确率92%，到国产芯片只剩4%？上交方法直线拉升，DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%，给华为Ascend NPU写算子仅4%，因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据，将GPT-5.2正确率从4%拉到83%，还拓展到DeepSeek架构算子。
AI 的“思维链”推理是海市蜃楼吗？
亚利桑那州立大学论文《大语言模型的思维链推理是海市蜃楼吗？》认为思维链推理在数据分布偏移时易出错，可能只是对训练数据模式的记忆。作者 Sean Goedecke 认为该论文结论不合理，从推理与语言、模型规模等方面提出反对意见。
对话AutoCoder宿文：做5000万程序员的AI IDE，不如做10亿软件消费者的Vibe Coding
2025年AI Coding赛道火热，大厂纷纷布局。AutoCoder创始人宿文认为不应与大厂卷辅助编程，要走出差异化，做面向10亿软件消费者的Vibe Coding。团队迭代代码模型，产品数据表现佳，还分享了创业、产品、市场等多方面看法。
6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。
Ψ₀刚刚开源了！迈向通用人形机器人的基座模型
南加州大学团队开源迈向通用人形机器人的基座模型Ψ₀，仅需80条真机遥操作数据，在总体任务成功率和子任务指标上平均领先NVIDIA最新开源模型GR00T N1.6超40%，还介绍了其数据、训练、架构等方面。
手机跑推理模型：Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking
Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型，仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练，性能提升明显，多数性能基准超Qwen3 - 1.7B，在多平台表现佳，还支持主流推理框架。
企业落地 NL2SQL，需要的是 AI-ready data 和 小模型
当NL2SQL从Demo走向生产，关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型，小模型足够用且落地成本低，评估要换维度，还介绍了工程化路径等内容。
相机参数秒变图片！新模型打通理解生成壁垒，支持任意视角图像创作
S-Lab等机构研究员提出Puffin统一多模态模型，它能整合理解相机参数与按参数生成对应视角图片的能力。通过“用相机思考”和400万组数据训练，解决此前模型问题，还构建相关数据集和评测基准，性能出色。