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互联网免费数据已被吃光，普通人反馈早没用了？前英伟达工程师：Transformer的原罪浪费算力，聊天机器人把GPU全糟蹋了
前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”，AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”，想降低智能成本，还指出 Transformer 架构有缺陷，互联网数据被吃光等问题。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂，打造具身合成数据SuperApp，加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上，光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据，仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施，建立全栈仿真平台，还打造多个“爆品应用”，为具身智能发展提供支撑。
MUSA获得SGLang主线支持！5月10日北京，AI Meetup等你来
5月10日北京将举办「SGLang × MUSA」技术沙龙。契机是摩尔线程MUSA后端加入SGLang官方支持体系，代码合入主线，开发者可原生调用摩尔线程GPU。还将探讨框架适配、算子编译等议题。
谷歌·搜索：献给AI的第一个「祭品」？
谷歌正用AI重塑搜索，AI Overviews和AI Mode改变传统架构，从信息入口变终点，侵蚀开放网站流量。虽在AI创新有进步，但搜索广告垄断及商业模式岌岌可危，2026年或不复往昔。
AI产业链投资大逻辑：第三集
本集围绕AI产业链投资大逻辑，从底层的电展开。指出AI瓶颈正从GPU扩散到电力，存量核电资产因AI数据中心需求变得值钱，还引出'过渡期与终局'核心判断框架。
从 AI Agent、RLHF 到 MoE 大规模训练：AMD 这场开发者日，把一线实战话题凑齐了 ｜Q推荐
AMD AI开发者日揭晓八大硬核GPU Workshop、技术专题及“作品说话”主题分论坛嘉宾与话题，覆盖AI Agent、RLHF、MoE大规模训练等前沿领域，还有多场实操分享。
老黄新鲜一刀，RTX 5050正式官宣
英伟达官宣RTX 5050桌面/笔记本GPU，7月上市，国内2099元起。它搭配DLSS 4技术，性能提升显著，但显存“新旧混搭”。网友大多不太买账，认为能耗高、性价比低。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
英伟达再破世界纪录，每秒1000 token！刚刚，全球最快Llama 4诞生
英伟达用Blackwell创下AI推理新纪录，单节点8颗GPU实现Llama 4 Maverick模型每秒单用户生成1000个token。这得益于技术组合拳，如用TensorRT - LLM优化、应用FP8格式等，满足了低延迟需求。
当黄仁勋反复提起OpenClaw，他到底在焦虑什么？｜甲子光年
美国当地时间3月18日，「甲子光年」参加英伟达黄仁勋在GTC 2026的媒体会。黄仁勋多次提及OpenClaw，认为它很重要。英伟达不仅造GPU，还构建AI工厂，试图成为新计算秩序定义者。