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独家丨他辞去海外终身职位、带整建制团队回国，要攻下半导体最卡脖子的环节
达博辞去日本国立材料研究所永久职位，带团队回国受聘中科大。他深耕半导体装备关键材料与核心部件，提出‘白色电子’方法、制备圆柱对称旋转晶体。当下国内半导体装备有短板，他目标实现核心材料和部件国产化。
英特尔，10000亿市值还有多远？
英特尔CEO陈立武上任14个月“再造”英特尔，股价涨幅超530%，市值涨至超6600亿美元。他采取裁员、股权重组、押注18A制程等手段，还通过社交为公司找合作，目标是未来5到10年为股东实现10倍回报。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。
从人工到AI驱动：天猫测试全流程自动化变革实践
AI时代，天猫技术质量同学探索AI在测试全流程提效的落地方案，将传统测试工作链拆解为五阶段，目标是实现全流程自动化等。介绍了测试体系变革、所需关键能力、技术架构及落地收获与未来趋势。
阿里的未来，是通往超级人工智能
云栖大会上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭演讲传达阿里对 AI 发展判断与战略规划。他认为 AGI 非终点，ASI 是目标，并提出实现三阶段。还指出阿里抓住大模型和 AI Cloud 支点，要把通义千问打造成 AI 时代 Android 系统。
[Triton编程][基础]vLLM Triton Merge Attention States Kernel详解
文章详细介绍vLLM中Triton Merge Attention States Kernel的实现，与PyTorch原生实现对比，该Triton kernel最高可实现3 - 5倍以上算子加速。内容涵盖Merge Attention States概念、PyTorch实现、Triton基础算子、分析及性能评估等。
超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
Listen Labs：把用户研究“黑灯流水线”化，AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立，2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力，可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付，分析竞争态势与优势，也指出未来待改进处。
基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel
作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现，其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel，介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术，如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。
AIGCode宿文：我就是要自训练大模型，直接做「L5」| AI产品十人谈
AIGCode宿文坚信Coding是培育大模型的最佳场景，公司自训练66B基础模型，发布锡月大模型，开启AutoCoder内测。宿文认为AI Coding能解决代码供给问题，目标是实现AGI，虽面临诸多质疑，但他坚持直接做L5。