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TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
破局大模型训练黑盒，MegatronApp开源实现万亿参数「可视可控」训练
在2025上海QCon大会上，算秩未来赵伯罕博士指出万亿级大模型训练困境。上海期智研究院和算秩未来联合研发MegatronApp，以低入侵方式补齐链路，其四个模块形成闭环，让训练从黑盒变白盒，项目已开源。
AI赛博活佛Andrej Karpathy最新访谈：我学到了他最核心的思维方式
10月17日的Dwarkesh播客访谈里，AI科学家Andrej Karpathy分享思维方式、对AI发展的思考及做AI教育的思路。他用“一阶项”思维抓核心，教学先让学生经历问题，还提出知识可能拖累模型等观点。
24个月，从写第一行代码到破产：一位架构师在47个“死亡”项目里，看到的共同陷阱
架构顾问审阅47家初创公司代码库，发现它们因产品无法扩展、技术债积累走向停滞。提出花两周做架构可避免问题，还指出AI虽降低开发门槛，却加速技术债积累。
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。
2025 年 InfoQ 趋势报告：AI、ML 和数据工程
InfoQ AI ML 趋势报告基于编辑团队与嘉宾播客，总结 AI、ML 技术发展趋势。涵盖 AI 代理、多模态语言模型等创新领域，也提及早期采用者、早期多数、晚期多数类别的技术，还对 2025 年相关领域发展作出预测。
UserBench 与 UserRL 带来的交互智能范式转向
当下大模型在与用户交互时存在不足，来自UIUC与Salesforce的UserBench和UserRL两篇新作，将‘用户价值’量化，把‘可测的交互’转化为‘可训练的策略’，从评测和训练层面推动模型向‘懂用户’转变。
6.1k星星！这个开源 AI 知识库火了。附教程，简单且实用。
知识管理是刚需，因数据安全问题，本地部署的开源知识库受关注。本文推荐PandaWiki，它是AI驱动的开源知识库搭建系统，安装部署简单，功能丰富，适用于企业和个人。
腾讯混元开源AI绘画新框架：24维度对齐人类意图，让AI读懂复杂指令
腾讯混元团队开源PromptEnhancer框架，通过“思维链提示重写”提升AI绘画文本 - 图像对齐精度，复杂场景准确率提升17%以上。还开源高质量基准测试数据集，为研究提供支撑。
抄作业了！让AI产品告别“上线就崩”的CC/CD框架，6步搞定，拿走不谢。
文章指出AI产品因大模型不确定性，易上线翻车。介绍海外流行的CC/CD开发框架，阐述AI产品不确定性原因，强调自主与控制平衡，还给出该框架落地的6步工作流。