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【博客转载】CUDA Local Memory
文章围绕CUDA本地内存展开，介绍其为线程私有存储空间，访问特性与全局内存类似。通过两个计算滑动平均值的CUDA kernel示例，展示数组索引复杂度对存储位置的影响，还给出判断存储位置的方法及优化建议。
Jack Clark: 美国 AI 政策的隐形推手，时代的良心还是囚徒？
本文深入剖析Jack Clark，他关注中国AI进展，认可其成就，但对中国态度强硬。身为美国AI政策“民间沙皇”，他为美国遏制中国AI发展设计五层战略，文章探讨其进入AI核心圈原因、政策理念及背后悖论。
专访AI.Talk赵汗青 - 我不是一个创作者。
文章专访AI.Talk赵汗青，探讨AI虚拟IP YURI爆火背后的故事。赵汗青以构建虚拟人格为目标，借AI.Talk探索，让YURI多领域发展。他还谈到IP构建、商业模式及运营思路等，强调做有溢价之事。
思维锚点：破解LLM Reasoning黑箱的关键句
文章提出思维锚点概念，指推理轨迹中影响后续步骤和答案的关键句。开发三种归因方法，系统论证高级组织句影响力更大，锚点主导错误修正。研究为理解LLM推理机制开辟新途径，开源工具支持可视化分析。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。
对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑：Multi Agent 天然适合形式化数学 ｜Best Minds
文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法，Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等，指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响？
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响，探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题，还通过MNIST实验，从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
专访高同学：央美毕业生已经在用扣子做毕设了
文章聚焦央美高伟翔同学用扣子平台完成毕设——荒诞商品生成器。该作品借助AI将情绪转化为荒诞商品，灵感源于淘宝荒诞商品，旨在反思消费主义，反响不错。高同学还分享了选择扣子的原因及创作困难。