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Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起，LLM用于推荐系统遇瓶颈，当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’，用7B模型实现推荐系统升级，使广告收入暴涨4.1%。
推理速度飙升5倍，苹果提出全新Multi-Token生成框架！
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架，挖掘其对未来词元“先验知识”，通过多项技术并行预测多词元，微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
Manus首次揭秘：Agent的关键在上下文工程
Agent成大模型主战场，构建方法待探索。Manus发blog揭秘，认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代，虽实践不易，但总结出围绕KV缓存设计等关键点，其经验影响Agent表现。
杨植麟被梁文锋叫醒了！Kimi新模型发布即开源，1T参数全线SOTA
172天后，Kimi推出全新Kimi K2基础大模型回应DeepSeek冲击。它为MoE架构，1T参数，激活参数32B，在多任务上领先，发布即开源，还分享技术细节，实测有亮点也待优化，展现回归之势。
Google 2025年6月核心算法更新及应对，以及百度5月7月算法对比
Google发布2025年6月核心算法更新，预计3周完成。此次未透露方向，暂无针对性策略。还介绍了核心算法更新概念、近期更新情况、应对方法，对比了与企鹅算法差异，此外提及百度5月和7月算法对比及MCP协议。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
通勤路上修故障？钉钉机器人+ OOS AI 助手实现 7×24 小时运维自由
传统运维依赖电脑，突发故障时受限。阿里云OOS AI助手结合钉钉机器人，实现免登录、跨设备、秒级响应的运维操作。如运维工程师张伟深夜在家用此组合10分钟解决故障，还介绍了使用和配置方法。
【博客转载】CUDA Local Memory
文章围绕CUDA本地内存展开，介绍其为线程私有存储空间，访问特性与全局内存类似。通过两个计算滑动平均值的CUDA kernel示例，展示数组索引复杂度对存储位置的影响，还给出判断存储位置的方法及优化建议。
图解Vllm V1系列7：使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热，探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理，分析单条请求处理流程及阶段，说明并发提升效率的方法，还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。