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实时全球情报仪表盘是AI驱动的态势感知界面，集成新闻聚合、地缘政治监测与基础设施追踪。数据源多为免费公开API，低延迟更新。有多种功能，技术栈丰富，聚合多领域65+外部数据源。
这个开源工具让AI理解你正在操作的任何界面，俩学生辍学开发的产品，功能超多。
Everywhere是两个学生辍学开发的开源交互式AI助手，能感知屏幕内容，在任意界面使用。它功能多、细节优，支持多场景，集成多种AI模型，使用简单，还提供个性化体验。
物理学家让芯片速度暴增1000倍，你的手机可能也要变快1000倍了
物理学家操控1T - TaS₂量子材料，实现比传统硅基芯片快1000倍的开关速度。硅基芯片有物理极限，而此量子材料切换仅需1皮秒。虽距应用尚远，但为电子设备带来新可能。
阿里通义发布并行计算新策略：1.6B等效4.4B，内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略，受CFG双路径推理机制启发，将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型，内存占用大降，还可用于现有模型，无需从头训练。
SGLang Team：在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek
本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性，SGLang 实现高吞吐量，成本低。博客探讨并行设计、优化方法，所有组件开源，也指出了当前局限与未来方向。
给你一群顶尖AI，如何组队才能发挥最大战力？UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案
现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
OpenAI自研芯片270天光速成功！谷歌TPU大将主导，老黄一夜大客户变对手
OpenAI发布自研推理加速芯片Jalapeño，与博通和Celestica合作打造，专为大模型优化，9个月就流片。操刀者是前谷歌TPU核心成员Richard Ho，计划2026年底部署。此前谷歌、微软等已自研芯片，英伟达客户变对手。
英伟达的局：狂撒15亿美元，从Lambda那租到了搭载自家AI芯片的GPU服务器
据The Information消息，英伟达与小型云服务提供商Lambda达成15亿美元合作，租赁其搭载自研AI芯片的GPU服务器。这并非首次，此前已对CoreWeave如此操作。目的是维护其在云计算市场的主导地位。
DeepDiver-V2来了，华为最新开源原生多智能体系统，“团战”深度研究效果惊人
华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统，采用“团队作战”模式，在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor，有智能任务分解等优势，训练也有新机制，昇腾NPU集群加速。