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TPU vs GPU 全面技术对比：谁拥有 AI 算力最优解？
SemiAnalysis对Google TPU v7/v8深度拆解，将TPU与Nvidia GPU多方面对比拆到可计算层面。不过其结论有局限性，本文重新分析，指出TCO因场景而异，互联体系分歧在流量假设，Google TPU v8成本优势被削弱。
Agentic UI：重新定义“好体验”——不是美化按钮，而是让认知负担归零
随着 AI 从“辅助者”变为“执行者”，前端架构需重新定义。传统 UI 以“人是执行主体”为假设，已成为释放 Agent 执行能力的障碍。文章提出 Agentic UI 应成为数字员工的执行工作台，介绍了构建方法及试验成果。
人类记忆 vs 大模型记忆，到底差在哪？
这篇发表于 2025 年 10 月《Trends in Cognitive Sciences》的文章，探讨用人类“情景记忆”研究成果改进记忆增强型大语言模型。指出现有 AI 记忆系统存用数据低效，呼吁构建“类人情景记忆”AI，还剖析差异并给出评估方法和展望。
谷歌TPU杀疯了，产能暴涨120%、性能4倍吊打，英伟达还坐得稳吗？
摩根士丹利研报显示，谷歌TPU产能将爆炸式增长，供应不确定性基本解决。TPU性价比高，在推理领域优势明显，或终结英伟达垄断。文章还给出TPU与英伟达GPU的选择建议及不同利益相关者的应对策略。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
文章是Jina AI创始人肖涵的创业复盘。他率团队六年创业后将公司出售，期间两次转型，聚焦搜索底座模型。他分享创业经历、公司命名、业务调整等，还谈收购、模型竞争、未来创业方向及给创业者的建议。
一群年轻人，正在训练AI宠物的灵魂 | 甲子光年
文章讲述了芯宠工场团队训练AI伴宠Lito的过程。通过各种试验，Lito能做出预设外反应，其‘灵魂’在与人类互动中生长。团队面临功能与情感的抉择，市场上也有其他创业者挖掘AI情感陪伴赛道。
基于AI大模型的故障诊断与根因分析落地实现
文章围绕基于AI大模型的故障诊断与根因分析展开，介绍项目背景、目标与原理，阐述要解决的运维痛点及技术架构、知识库构建，还提及ReAct模式实现、Dify工作流及ClaudeCode对比，目前根因定位成功率有所提升。
规范驱动开发：瀑布模型回潮
规范驱动开发（SDD）重拾编码前写大量文档理念，虽为AI编程提供框架，但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求，指出SDD存在诸多不足。
曾经的“芯片之王”，如今在哪里？
文章探讨曾经芯片霸主Intel现状，分析其面临困境。虽有技术能力，但在财务、文化、客户关系等方面存在问题，还错失移动芯片代工与AI芯片发展机会。美国政府对其股权投资，引发市场机制与战略考量的讨论。
Suno V5让整个B站开始文艺复兴了。
文章指出B站鬼畜区曾没落，如今因Suno V5迎来文艺复兴。爆款AI音乐鬼畜频出，如漫游会议室的作品。介绍了用Suno V5创作歌曲及视频的方法，还强调鬼畜精神回归，小破站分享快乐的意义未变。