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性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
Snapchat提出Canvas-to-Image：一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架，将不同控制信息整合在同一画布，简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题，能在推理阶段组合多种控制信号，实验效果良好。
从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神！首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex，生成效率提4倍
10月29日，Cursor 2.0发布Composer大模型，效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法，如强化学习、平衡训练与推理负载等，还提及未来方向及研发反思。
鄂维南院士：回国五年，我的探索与思考
鄂维南院士回国五年，推动AI for Science、数据中心AI基础设施建设等多项工作。他分享回国经历、转行感悟，介绍各项目进展，如AI for Science成趋势、九韶内核发布等，也提及面临的问题和挑战。
沉默的进化：LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作？
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架，让智能体直接交换“思维向量”，实现“机器心灵感应”，在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。
五年，终于等来Transformers v5
Transformers v5发布首个RC版本v5.0.0rc0，跨越从v4到v5长达五年的技术周期。其日下载量从2万次激增至超300万次，总安装量突破12亿次。v5将PyTorch确立为唯一核心后端，聚焦四大维度进化。
英伟达Run:ai没做到的，被华为开源方案实现了
传统存储难满足AI需求，存储需向‘智能存储’演进。华为数据存储团队推出系列产品和开源工具链，其Flex:ai对标Run:ai，更开源底层，能解决行业算力痛点，已在医院场景落地。
AI 芯片迎来 “三国杀” 时代？谷歌被曝截胡 Meta 芯片大单，英伟达 10% 收入遭抢，AMD 躺枪大跌
近日外媒报道，Meta 考虑采购谷歌 TPU 芯片，预计 2027 年投入使用。此消息使英伟达股价下跌，谷歌股价上涨。谷歌 TPU 有性能优势，虽 Meta 采用或面临集成挑战，但合作若成，AI 芯片竞争格局或变。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
模型汤新做法！Meta｜提出“类别专家汤”：SoCE，大幅提升模型性能，刷新SoTA！
大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。