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NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
单机H200最快DeepSeek V3和R1推理系统优化秘籍
作者从开源技术分享角度，盘点SGLang对单机规模推理的大量工程优化技巧，涉及FP8 Block GEMM演进、FusedMoE模块优化、Attention Backend优化等，助于提升DeepSeek V3/R1在单机H200上的推理性能。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码！150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链，覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练，仅需150条演示数据就能迁移任务，训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
新版 Android 插件登场，应用能瘦身 50%，Google 把代码优化和资源压缩合二为一
Google在新版Android Gradle Plugin引入资源压缩优化方案，合并代码优化与资源压缩。新方案让应用体积最高缩减50%，开发者有四种优化方式可选，AGP 8.12.0已提供该流程，AGP 9将默认开启。
航空学报｜西工大袁昊、寇家庆等：基于预解分析的低雷诺数翼型优化设计方法
本文将预解分析引入翼型外形优化，构建流动系统线性化模型，以最大预解增益表征流动稳定性。建立优化框架获Opt.1和Opt.2构型，优化后翼型流动稳定性提升、气动性能改善，方法有外推潜力。
小红书 FinOps 实践：云成本优化与资源效率提升之道
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，小红书梁啟成分享云成本优化实践。介绍了小红书用云情况，分析成本优化面临的问题，阐述成本洞察和优化的探索，如内外账分离、CPU 和 GPU 资源提效等，还展望了 AI for FinOps 实践。
【独家】对话汤元科技任冬淳：物理AI的瓶颈，在于训练体系｜甲子光年
对话汤元科技任冬淳，探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系，要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座，为具身智能和智驾提供服务，具身智能是未来重心。
英伟达祭出NVFP4核弹：大模型训练根本性转变，GB300效率狂飙7倍
英伟达推出新格式NVFP4，能以4 - Bit速度与效率实现16 - Bit生产件级训练精度，是LLM开发重大飞跃。虽处于研究阶段，但正与多组织合作。还介绍其方法、优势，实验也证明它在大规模训练的有效性。
英伟达笑到最后！训练2000步，1.5B逆袭7B巨兽，Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。