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入职Meta的吴翼，清华叉院官网已撤其教职信息
吴翼加盟Meta引发关注，目前清华叉院官网已撤其教职信息。他有丰富学术与产业经历，曾在多机构实习、任职，成果颇丰。叉院允许教职人员产学“双栖”，但Meta情况特殊。
一个Dispatch Dtype引起的fp8 quant kernel性能问题
文章记录SGLang社区在sgl-kernel中解决的fp8 quant kernel性能问题，因错误使用`c10::Float8_e4m3fn`数据类型，未用硬件加速指令，通过软件调用致性能下降，现已修复，vLLM也应用此修复。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型，基于 4B 参数在深度探索类任务表现出色，有打破参数壁垒等亮点，还全流程开源，解决小模型性能提升挑战，邀伙伴共建端侧智能体生态。
星海图高继扬：具身智能下半场，应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。
“交互式Scaling”：增加Agent与环境交互的深度和频率来提升性能
在AI发展中，商业研究Agent是“黑箱”，开源研究Agent性能有差距。MiroMind团队推出MiroThinker v1.0，提出“交互扩展”提升性能，在多基准测试表现出色，也指出了当前版本的局限。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
M系列芯片一号人物准备离开，苹果高管流失正在失控
近期苹果高管变动不断，12月1日负责机器学习与AI战略的高级副总裁宣布退休，4日设计总监离职。此外，‘苹果芯片’之父也考虑离开，还有多位高管有离任计划。苹果发展策略保守，留不住人才，库克时代或近尾声。
MoE推理「王炸」组合：昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中，MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型，经多方面优化，推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法，在昇腾不同平台展现卓越性能，为大模型落地提供支撑。
NVIDIA技术沙龙《强化学习流水线优化：性能分析与 Rollout加速》演讲笔记
该演讲笔记围绕强化学习流水线优化，强调用Nsight Systems做性能分析，介绍在Ray Actor添加参数及解读文件方法。给出训练/生成参数优化技巧，如Actor训练和Rollout优化，还以Qwen 2.5 7B等模型为例总结参数调优经验。
波士顿动力泯然众人了，高管集体出走，机器人“量产”只能造4台
波士顿动力放出新版Atlas机器人新demo，其完成高难度体操动作。此为2026年初CES展示的量产版，主打企业级应用。但上市前夕高管集体出走，且Altas月产量仅4台，引发对其前景的质疑。