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破解大模型「无效并行推理」:Parallel-Probe问世,并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe,通过 2D Probing 刻画并行推理动态,发现问题后提出控制算法,能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%,还推出 SCOUT 测试床,代码和平台已开源。
32B逆袭GPT-5.2:首个端到端GPU编程智能体框架StitchCUDA问世
现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序,StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案,分解任务、优化训练,在实验中成功率和加速比远超其他方法,解决Reward Hacking问题。
YC 专访 OpenClaw 创始人:80% 的 App 将会消失,我们还剩下什么?
YC 深度访谈 OpenClaw 创始人 Peter Steinberger。他本是半退休开发者,因 AI 智能体 Moltı 爆火。他认为 AI 应回硬盘,OpenClaw 能控制设备、处理文件。还谈到机器人雇佣人类、80% App 将消失等观点。
Sam Altman与开发者的一小时对话:我们在“梦游般”走向风险,人类经不住Agent诱惑
Sam Altman在与开发者生态交流会上,针对GPT-5写作能力下降问题坦率回应,还发出一系列重磅信号,如警告生物安全风险、披露招聘计划等,并就软件工程、AI Agent等多个话题分享看法。
The Batch: 898 | Copilot 用户需求随时间变化
微软研究表明,人们在深夜用手机和工作日白天用笔记本电脑时,对Copilot使用方式不同。研究分析3750万次对话,发现主题和意图因设备、时间、年份而异,AI社群或需重新考虑聊天机器人设计。
一文看懂 TritonNext 2026:FlagOS 亮点详解、语言扩展新趋势、AI 生成更加“底层”、芯片软件生态或迎“新拐点”!
1月9日,「2026 TritonNext技术大会」召开,专家探讨AI编译器等最新解法。如林咏华介绍FlagOS v1.6应对生态难题;崔慧敏用“AI for Compiler”破芯片演进难题;上海人工智能实验室推出DLCompiler打破算子开发困境等。
今夜无显卡!老黄引爆Rubin时代,6颗芯狂飙5倍算力
CES 2026上,英伟达黄仁勋发布Vera Rubin超算架构,推理性能比Blackwell提升5倍,训练性能提升3.5倍,成本降10倍,已投产,下半年商用。还展示自动驾驶模型等,且无新显卡发布。
AI泡沫原罪:英伟达是AI戒不掉的“毒丸”?
海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均,上游获利多。还分析各环节风险,如英伟达怕需求下滑,云服务商有成本和产能风险,OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。
Valkey 9.0 引入多数据库集群、原子级槽位迁移,并带来大幅性能提升
Linux 基金会宣布开源内存存储方案 Valkey 9.0 正式发布。它有原子级槽位迁移、哈希字段过期等新特性,支持编号数据库集群,可扩展到 2000 节点,每秒处理超 10 亿次请求,性能大幅提升。
刚刚,Kimi开源新架构,开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈,线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构,结合线性与全注意力,性能和硬件效率出色,引发对线性与全注意力发展方向的思考。