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LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
Sand.ai重磅更新MagiAttention，正在定义分布式Attention性能新标杆
2025年4月，Sand.ai开源MagiAttention v1.0.0。如今发布v1.1.0，适配Blackwell新架构，构建原生Group Collective原语，经系统级协同优化，在多模型训练中得到实证，展现卓越性能。
微调已死！「共识机制」实现提示词自我进化，性能飙升
人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
黄仁勋出手！45倍性能暴涨，英伟达定义物理AI新纪元
在SIGGRAPH 2025上，英伟达发布「物理AI」全家桶。展示完整生态，含新硬件、仿真平台和AI模型。如RTX PRO 6000服务器显卡性能涨45倍，还推多款模型，应用于多领域，推动物理AI落地。
AI浪潮下的算力租赁：欺诈套利、资本炒作、主体脱钩
AI浪潮下，算力租赁市场乱象丛生，有上市公司‘炒概念’推高股价，消纳方套壳毁约‘零成本’，租赁方为订单内卷。不过，市场也在自我调整，国家也有调控举措，行业有望回正轨。
深度 | OpenAI携手博通自研芯片：算力终局或是垂直整合？
OpenAI与博通战略合作，2026年下半年推进研发，将部署100亿瓦定制AI芯片系统。这标志其从算力采购转向定义，是摆脱英伟达依赖的标志事件，推动AI芯片市场进入新格局。
让LLM互相“审稿”：简单的LLM Collaboration/Ensemble方法实现7%性能提升
文章提出LLM-PeerReview方法，受学术同行评审启发，含评分、推理、选择模块。采用‘翻转三元评分技术’减少偏差，实验显示该方法超单一LLM及LLM Ensemble基线，性能提升显著。
AI 集成的智能 Profiling 实践：从性能分析到优化闭环
本文由韩钦亭撰写，分享了在已有 Profiling 平台引入 AI 智能辅助模块的实践。介绍了设计思路、工程实现、应用成效，对比不同大语言模型，通过实际案例展示优化效果，还探讨了 AI 在性能优化场景的未来潜力。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力，性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但扩展到多模态大语言模型遇阻力，如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。