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对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限
AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
昨晚，OpenClaw大更新，亲手终结「旧插件」时代
昨晚OpenClaw重大版本更新，内容多到需单独做目录梳理。重点在ClawHub插件市场、多模型支持等。最重要变化是插件生态重心转向，且体系大改、工具能力收敛，还在多方面有更新，创始人指出正式版有功能加载问题。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
为什么 Agent Memory需要 AML：看 AML “变量控制”的工程设计
传统 Agent 记忆评测有水分，近日放榜的 Agent Memory Leaderboard (AML) 通过严格控制变量构建盲测管线。文章从技术架构深拆其工程细节，还分析了首期榜单，指出其重构评估变量的价值。
Fable 5解禁即翻车！写一行代码就降智，开发者破防
消失19天的Fable 5解禁即翻车，因过度审查和双标机制，让开发者破防。但抛开护栏，它执行复杂任务能力强。A社同期发布的Sonnet 5也遭群嘲，此外，A社还提出评估框架并向政府让步。
AI编程真面目：完整项目通过率仅27% | 上交大新基准
多校联合团队发布ProjDevBench，评估AI编程智能体端到端项目开发能力。结果显示，六种主流智能体总体提交AC率仅27.38%，从零构建任务中性能大幅下滑，还揭示了智能体多方面短板。
从“卡脖子”到“破局点”：一家中国公司的高端半导体键合突围战
芯师爷专访迈姆思半导体负责人潘总，该公司专注高端半导体材料“再制造”，技术体系有高端SOI制造、异质集成、混合键合三大支柱。其在多领域有领先产品，技术壁垒高，产能将逐步扩大，供应链安全可控。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。