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云计算“活教科书”语出惊人，指明程序员的进化方向
亚马逊云科技副总裁Jeff Barr被称云计算“活教科书”。他认为AI编程工具放大开发者技能，开发者应提升沟通能力，未来“短命应用”将涌现，云与AI结合是趋势，还见证了中国云计算发展的巨大进步。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读之基于CUTE DSL的通信计算重叠算子实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup分享的回放解读，聚焦基于CuTe DSL的通信 - 计算重叠内核实践。探讨不同通信计算重叠方案，分析在Blackwell上做GEMM + AllReduce融合算子的优势，介绍multimem指令等，还提及接入模型执行路径和性能结果。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
DeepSeek 复盘：128 天后，为什么用户流量一直在下跌？
文章深入分析DeepSeek和Anthropic策略，揭示行业计算资源稀缺难题。指出AI服务定价是延迟、吞吐量、上下文窗口三个指标的权衡，DeepSeek牺牲体验换研发，Anthropic提升‘智能密度’优化资源。
狂拿大模型明星订单，一家清华系HPC-AI Infra公司浮出水面
本文介绍清华系计算创业公司是石科技，其93年创始人闫博文不囤算力仍拿下大模型明星公司订单。团队技术实力强，3次获戈登·贝尔奖。公司构建全栈能力，为多领域提供服务，未来想以算力赋能各行业。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。
谷歌技术报告披露大模型能耗：响应一次相当于微波炉叮一秒
大模型耗电舆论高，谷歌用数据还击。谷歌首席科学家称Gemini能耗低于预期，一年间能耗降至1/33，碳排放降至1/44。谷歌用更全面指标计算能耗，还从多方面优化使Gemini能耗降低。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。