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一文搞懂如何在Codex中使用goals
OpenAI文章介绍Codex中Goals的使用，包括定义、使用方法、与普通prompt区别、编写要点、激活后变化、内部设计等，还给出复现论文示例，指出适用与不适用场景，称其改变Codex运作模式。
The Batch: 870 | 手机上的主动式AI助手
谷歌发布Pixel 10，搭载Magic Cue AI系统。它基于新版Gemini Nano，运行在Tensor G5处理器上，能预判用户需求，自动提供相关信息。谷歌早就在手机推AI，此次将其深度融入系统和应用。
关于CUTLASS Grouped GEMM中Alignment参数的分析
文章围绕CUTLASS Grouped GEMM的Alignment参数展开。介绍其含义与自然对齐有关，既代表访问粒度也指明地址对齐要求。针对CUTLASS 2.x和3.x API分别阐述设置Alignment的方法及原理，还给出编译期推导代码示例。
AI眼镜不再依赖手机！这次真要单飞了
2026年AI硬件出货量飙升，但操作系统仍受GUI时代旧秩序束缚。乐奇Rokid在Rokid Open Day 2026上提出AIOS原生智能眼镜操作系统及AIUI交互标准，重构YodaOS，还搭建应用商店，构建开放生态。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2，推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验，介绍架构、训练数据，对比四种做法，还提及评测、应用场景及结论。
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。
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。
Kubernetes环境中作业帮大模型服务流量调度优化实践
随着大语言模型应用渐广，Kubernetes 现有 Ingress 组件在大模型服务流量管理上有局限。作业帮提出创新调度方案，整合成模型网关，具备五项核心功能，提升了资源效率、稳定性和易用性。
Google 在 AI 竞赛中如何从落后到反超的故事
本文讲述 Google 在 AI 竞赛中从落后到反超的历程。曾因傲慢错过先机，ChatGPT 问世后 Google 陷入恐慌，后通过创始人回归、团队合并、召回人才等举措，让 Gemini 模型多项指标超越 ChatGPT，实现逆袭。
20万人抢的全球大模型第一股，我中签了
智谱在港交所上市成全球大模型第一股，作者申购中签。智谱专注AI Coding，迭代快，GLM - 4.7成绩亮眼，商业化数据佳，还有诸多有意思细节，虽行业竞争大，但它表现不错。