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英伟达和AMD，开始争夺AI制药的计算入口
每年的 Advancing AI 大会，AMD 都要回答 Instinct GPU 除训练大模型外的应用问题。今年大会上，AMD 把一个位置留给 AI 制药公司 MindWalk。而其对手英伟达已在生命科学领域布局多年，生命科学成两家竞争新战场。
为什么我坚决投入GEO（生成式引擎优化）？
AI改变流量分配规则，站长竞争焦点从‘排名位置’变为‘被引用率’，GEO应运而生。作者总结了GEO打法，如优化全站、关键页面，做结构化数据增强，还应用于自身产品。
规模化人工判断：Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性，工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限，通过人工校准大语言模型标注的方法，为 RAG 系统提供了有价值参考。
马斯克官宣：SpaceX正式收购xAI！目标太空计算，要造一个知觉太阳
SpaceX已收购xAI，将融合人工智能、火箭等多领域。因地面数据中心资源需求大，天基AI成规模化唯一途径。星舰将驱动天基数据中心发展，未来还能支持月球制造，助力人类宇宙扩张。
MetaAI解锁Transformer潜意识，仅额外3%计算开销，性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》，对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量，让模型先计划后执行，用约3%计算开销，在编程等任务上性能提升最高达55%。
博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究
本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法，指出传统数值求解范式有局限，物理信息神经网络（PINNs）虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究，形成工程流动问题分析框架与改进方法。
地平线首曝BPU「黎曼」架构，用数学流形重构AI计算
2025 年 12 月 8 日深圳举办的地平线技术生态大会上，地平线首曝 BPU「黎曼」架构，用数学流形重构 AI 计算。还发布第四代编译器，推出 HSD Together 模式，开源具身智能模型，欲构建物理 AI 世界底层生态。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
打破视觉Token的算力诅咒，RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法，在不影响性能前提下降低推理成本，适用于多场景。
字节Seed提出序贯策略优化方法，突破同传“质量-延迟”权衡问题
AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT，在70亿参数规模实现SOTA，翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。