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如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在 AI 训练中表现。在满足 GPU 利用率阈值下，能支撑更多 GPU 的存储系统扩展性与稳定性更强，还需关注资源利用率。以太网存储方案灵活且成本效益高。
这个时代最缺的是「个人上下文」丨对话flomo浮墨笔记
量子位智库对话flomo浮墨笔记联合创始人刘少楠，探讨AI笔记产品发展。刘少楠分享了flomo定位、目标人群、降低门槛方法等，提及AI带来的认知变化，还谈了产品指标、功能考量、成本平衡等问题。
默认选择 React，等于是在扼杀前端创新
文章指出默认选 React 正减缓前端创新。如今团队选前端常出于习惯而非技术契合度，使 Svelte、Solid、Qwik 等创新框架难被采用。默认选 React 还带来运行成本、架构惰性等问题，呼吁根据需求选框架。
企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 ｜ AGIX PM Notes
文章指出当前 AI 仍处准备阶段，企业数据未就绪是落地大障碍，深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态，以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型，还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项，经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
OpenAI很看好！首个SWE-1模型发布，软件开发或将提速99%
Windsurf发布首个前沿模型SWE-1，目标将软件开发提速99%。它不只能写代码，还能协助软件工程流程。有三个系列模型，SWE-1运行成本低，SWE-1-lite对所有用户开放，SWE-1-mini适用于低延迟场景。
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。