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AI5芯片搞定，马斯克的纯自研超算Dojo 3又回来了
马斯克宣布AI5芯片设计进展顺利，特斯拉将重启Dojo 3工作。Dojo项目定位为面向机器学习训练的超算，此前曾暂停。如今Dojo 3将集成AI5或AI6芯片，有望助力特斯拉摆脱对英伟达依赖，自建算力体系。
硅谷大佬带头弃用 OpenAI、“倒戈”Kimi K2！直呼“太便宜了”，白宫首位 AI 主管也劝不住
硅谷似乎正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且价格低。节目还探讨了中国开源 AI 模型给美国带来的压力。
离谱！现在的Agent都卷成100个成团了？3分钟并行干完5个复杂任务，还能随时改需求
百度文库、百度网盘联合发布全球首个全端通用Agent——GenFlow2.0，能让100+AI专家Agent天团并行工作，3分钟交付5、6个复杂任务，还能随时改需求。它依托权威资料，可控性强，多任务并行，已上线百度文库Web端/APP。
DeepSeek 为什么把缓存涨了 11 倍？长上下文需求暴涨，得交点「存储税」了
8月17日，DeepSeek V4 Pro API输入和输出价格上涨，空闲时段缓存命中价涨5倍，高峰时涨11倍。此前其因高缓存命中率成性价比之选，但长上下文需求爆发致后端“缓存颠簸”，只能通过涨价收“存储税”。开发者可提高缓存命中率应对。
Harness Engineering 为什么是 Agent 时代的“控制论”？
本文是 George Zhang 对 Harness engineering 的解读。OpenAI 提出新工作方式，让 agent 编码，引发讨论。从瓦特调速器到 Kubernetes 再到如今的 harness engineering，本质都是控制论模式。LLM 或使代码库反馈回路在关键决策层闭合，但校准传感器和执行器是难题。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
7.5K Star！HKUDS开源AI全栈开发框架，产品经理的Demo神器！
AI时代从论文到产品Demo开发全链路工作耗时费力，现有Agent也有诸多问题。香港大学数据科学实验室（HKUDS）开发的DeepCode开源框架，定位“全自动AI软件开发框架”，可一键从论文/需求生成完整项目，已获7.5K Star。
开启端侧长文本时代！面壁全新架构，让小钢炮最快提升220倍
2025智源大会上，面壁智能发布MiniCPM 4.0模型，实现行业首个系统级上下文稀疏语言模型创新。它在端侧推理任务上表现出色，降低缓存需求，提高运行效能，还进行多维度架构创新，是AI领域探索高效率语言模型的里程碑。
从“暴力烧Token”到“系统工程”：OpenAI与华为的两条 AI 编程路径
文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。
LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。