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CUTLASS CuTe GEMM细节分析（二）——TiledCopy与cp.async

文章深入分析TiledCopy，从参数理解、访存连续性等角度展开。介绍Tiler_MN和TiledLayout_TV意义及构造，指出访存连续性影响性能，还说明了基于cp.async构造TiledCopy的要点，如ValLayout选择和Layout限制。

近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。

研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练，Apple团队提出的FAE，通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题，性能与先进模型相当且训练更快。

团队在五个月内开发并发布无人工编写代码的内部测试产品，代码均由Codex生成，效率高。介绍了开发过程，如定义工程师角色、增加应用可读性等，还提及面临的挑战及解决办法，分享实践心得。

Claude Code团队分享10条内部技巧，像并行运行、Plan Mode等。介绍各技巧做法、价值及注意点，如并行运行虽提升效率但非适合所有人，投资CLAUDE.md性价比高，且强调找到适合自己的使用方式。

论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。

人工智能代理快速渗透企业场景，但当前系统依赖大型语言模型，存在经济成本和效率错配痛点。NVIDIA团队提出小型语言模型才是代理AI未来，论证其能力、经济性和操作适配性优势，并给出迁移路径。

上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain，能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式，有“机器人适配器”，配套VeBrain - 600k数据集，性能测试表现出色。

目前，具身智能发展的讨论多聚焦模型和数据，而本体易被忽视。灵御智能凭借高性能本体在‘申智杯’夺冠，其灵御TA2机器人受关注。文章从多维度剖析本体重要性，并介绍了灵御TA2的优势。

硅谷正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且成本低。节目中还探讨中美开源模型现状等。