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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。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
沈亦晨的九年：从MIT一间实验室到港交所大堂
2026年4月28日，曦智科技在港交所敲钟，股价表现亮眼。创始人沈亦晨从MIT实验室起步，带领公司历经九年发展，在光计算和光互连领域取得诸多成果，虽亏损但受市场热捧，光计算产业也吸引大厂入局。
不跟英伟达走老路，这家GPU公司的技术架构藏着哪些关键解？
在国产GPU上市黄金窗口期，天数智芯上市后首场发布会引发广泛讨论。其公布架构路线图，2027年前追赶英伟达，之后转向创新架构设计。还提出回归计算本质、提供高质量算力两条架构判断，并展示边端算力产品及应用。
黄仁勋手撕「AI泡沫」论！英伟达570亿铁拳暴击，显卡全断货
英伟达Q3 2026财报显示单季度营收达570亿美元，数据中心业务同比狂涨66%。黄仁勋称AI不是泡沫，而是计算范式从通用CPU转向加速式GPU计算的必然。当前多数AI公司估值高、收入低，英伟达作为‘卖铲人’大获全胜。
容器可观测新视角： SysOM延时监控助力定位业务抖动原因
云原生场景下，资源超卖和混合部署使宿主机与容器化应用资源竞争加剧，引发内核级延迟问题。本文结合实战案例，介绍用ack - sysom - monitor Exporter分析定位内核延迟，还介绍了SysOM监控及解决系统延时的方法。
国内首次！8.9毫秒推理速度破纪录，1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上，浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒，后者将推理成本降至1元/百万Token，解决了AI智能体速度与成本难题。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
云计算一哥，给 Agentic AI 工程做“减法”
2025 年亚马逊云科技 re:Invent 大会聚焦 Agent，其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构，推出系列工具，如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等，还在模型训练和工程化方面做减法。