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上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
AI硬件闭门探讨：未来硬件只是数据的入口，接下来是「软件定义硬件」的时代
文章围绕AI硬件展开探讨，介绍了如Plaud录音卡片、智能眼镜等产品现状。指出多数用户对当下AI硬件不满，市场尚处早期。分析不同产品成功因素、竞争压力，还提及情感陪伴类产品问题，强调未来是「软件定义硬件」时代。
分析1.8亿份招聘数据后，他告诉你AI究竟取代了哪些工作
本文分析1.8亿份全球招聘信息，发现AI不是造成大规模失业主因，影响因岗位而异。创意执行类岗位下降多，AI基建岗位增长，程序员、客服、销售较稳定，高层受冲击小，还给出评估岗位安全的建议。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
性能逼近闭源最强，通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
通义实验室开源 Mobile-Agent-v3，覆盖多平台，7B 超同类开源，32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系，降低部署开销。
马斯克掀桌子了，最强开源大模型诞生！Grok-2近万亿参数性能首曝
xAI官宣向所有人开源Grok - 2，其有9050亿参数、128k上下文窗口等强大技术规格。还梳理了开源部分、技术特点、权限等，介绍使用方法，网友和大佬高度评价，马斯克预告后续计划。
R2没来，却等来综合性能更优的DeepSeek R1T2
抱抱脸热门排行榜出现R1变体模型DeepSeek-TNG-R1T2，构建于多个父模型之上，在智能与输出token长度间达新平衡点，速度快且测试表现佳，还给出与不同模型对比的选择建议。
如何让AI写出高质量的数据分析报告？DataV-Note的评估体系揭秘
本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开，指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准，采用纵向和横向评估方式，还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。
Agent全自动搭建代码运行环境，实时更新解决评测过拟合/数据污染问题｜微软
长期以来主流代码修复评测基准SWE - bench问题多，制约AI模型能力展现。微软发布SWE - bench - Live，引入新Issue，实现环境自动化构建与更新，打破传统局限，还揭示传统基准过拟合问题。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B！推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限，PromptCoT - Mamba实现无注意力推理，在多评测集超Transformer等模型，为无注意力推理生态奠基。