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自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
破解大模型「无效并行推理」：Parallel-Probe问世，并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe，通过 2D Probing 刻画并行推理动态，发现问题后提出控制算法，能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%，还推出 SCOUT 测试床，代码和平台已开源。
Skills 真的可以帮我干活了：把工单分析变成一个可复用的 Skill
Anthropic推出Skills时未被看好，Claude Code2.1.3版本解决触发难题。作者将工单分析固化成可复用Skills，指出传统思路获取数据难，提出新方案，还对比了Skills和Workflow，强调前者优势。
1.8亿token，Clawdbot是这么吞掉的~
截止发文，开源AI Agent项目Clawdbot（已更名OpenClaw）超134k Star，其吞噬token特性引关注。文章从Code层面拆解高Token消耗根因，分析难以避免的问题，还给出控制Token账单的方法。
AI一边平权，一边拉开差距
互联网大佬爱讲“AI平权”，却没说AI变强、获知识门槛降低时，人和人差距反而拉大。决定差距的关键是提问力等三个能力，真正的提问力是对问题“形式化定义”的能力。
邱锡鹏团队新作：让机器人学会「察言观色」
复旦大学邱锡鹏团队等发布全新操作框架 RoboOmni，突破传统 VLA 依赖显式指令局限。它融合多模态信号，构建数据集，在成功率等方面超基线，以跨模态指令让机器人主动推断意图，开启具身智能‘共情时代’。
微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软CEO纳德拉承认，因缺电、缺机房空间，大量英伟达AI芯片闲置。这不仅是微软烦恼，也是大模型巨头共同问题。奥特曼称行业挑战在能源与基础设施匹配，算力企业也在调整策略。
豆包背后的“超算大脑”：字节ByteRobust系统跑20多万张GPU，性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025，部署于超20万张GPU平台，9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障，由控制和数据平面构成，能自动发现修复故障，提升训练效率与稳定性。
刚刚，谷歌逃过一劫，不必出售Chrome
美国法官Amit Mehta裁定谷歌不必出售Chrome浏览器和剥离Android操作系统，但须与对手共享搜索数据、禁止签独家分销合同。判决让谷歌和投资者松口气，AI崛起影响判决走向，谷歌还面临广告技术垄断诉讼。
“边说边思考”，Mini-Omni-Reasoner 开创实时语音推理新范式
Mini - Omni - Reasoner将推理能力引入大型语音模型，开创“边说边思考”范式，实现实时语音推理与交互。推出Spoken - Math - Problems - 3M数据集，经四阶段生成流程构建。训练采用分阶段策略，性能超基础模型。