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迈向可编程观测:在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起,以矩阵乘法为例介绍性能调优,再到PTX汇编知识,最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进,提供新分析视角。
谷歌创始人罕见反思:低估 Transformer,也低估了 AI 编程的风险,“代码错了,代价更高”
谷歌联合创始人 Sergey Brin 在公开对话反思,低估了 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错,更适合创意类工作。还回顾谷歌发展,提及早期研究的自由氛围及后来的决策,指出算法进步比规模扩张快,算力如甜点。
超越GPT-5.2和Gemini-3-Pro!商汤多模态搜索、推理模型开源
商汤开源多模态自主推理模型SenseNova - MARS(8B/32B双版本),它通过强化学习整合工具,在多模态搜索与推理测试中超越Gemini - 3 - Pro与GPT - 5.2,还采用创新算法稳定训练,构建新基准评测。
DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。
谷歌新论文把内存股价干崩了!KV cache压缩6倍,“谷歌的DeepSeek时刻”
谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法,可将AI推理中最吃内存的KV cache压缩至少6倍且精度零损失,还能8倍加速计算。虽引发存储芯片巨头股价下跌,但目前只是实验室成果,仅解决推理阶段内存问题。
Ilya交卷!黄仁勋砸50亿押注SSI,首个模型疑本周发布
Ilya Sutskever创立的SSI或本周发布首个重磅模型,引发圈内关注。英伟达砸50亿美元合作,提升其算力。该模型基于测试时训练架构,能边学边进化,或终结大模型“预训练时代”。
LLM助力突破尘封60年数学猜想!北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界
北大王立威团队构建基于 LLM 的框架,聚焦 Gilbert - Pollak 猜想,将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录,工作已被 ICML 2026 接收,代码和证明均已开源。
揭秘!RLVR/GRPO中那些长期被忽略的关键缺陷
近年来大模型任务突破离不开RLVR关键技术,许多RLVR方法会进行组内优势估计,北航等最新工作揭示其存在系统性偏差,困难题优势被低估,简单题被高估。这会影响训练,论文提出校正算法。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
Karpathy:LLM渴望的不是生存,而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅,动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择,而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等,两者在多层面有差异,LLM受商业进化影响大。