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上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
不装了！LeCun哈萨比斯神仙吵架，马斯克也站队了
图灵奖得主Yann LeCun与诺贝尔奖得主、谷歌DeepMind CEO哈萨比斯就“智能的本质”展开激辩，马斯克站队哈萨比斯。二人观点分歧大，后LeCun称主要是用词分歧，双方都关注世界模型，但理解和实践有别。
没等VC下场，机器人厂商们先投了一家数据公司
2026年具身智能市场火热，智域基石获灵初智能等四家企业数千万元天使轮融资。其定位第三方数据公司，核心团队背景互补，明确不做本体、模型等四件事，还构建自动化编译管线处理数据。
Python新版本去GIL刷屏，Karpathy 点赞敢死队，Python 之父：冷静，别神话并发
Python 3.14 正式发布，将“去 GIL”写进官方发行版，带来自由线程支持等能力，预估性能提升 3% - 5%。开发者看好，Karpathy 点赞，但 Python 之父认为去除 GIL 重要性被高估，强调工程常识。
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。
英伟达半数打工人身家过亿！难怪离职率低
一份调查显示英伟达约半数员工身家超2500万美元，超78%超百万美元。管理层富翁数字更惊人，公司离职率仅3.7%。其造富源于员工持股和限制性股票计划，近期又宣布芯片量产。
RAG外部检索是多余的，英伟达最新成果颠覆认知
英伟达INTRA论文指出RAG架构中检索器和生成器在不同表示空间工作，存在retriever - generator mismatch问题。INTRA让模型用注意力查询检索自身编码表示，训练量小，在多跳QA上超越多种检索基线。
从“小卡拉米” 杀入 CNCF，创始人却说：HAMi火了，我们每天仍如履薄冰
本文讲述 HAMi 项目从“小卡拉米”到进入 CNCF 孵化阶段的历程。该项目解决 GPU 利用率问题，建立跨厂商生态。密瓜智能围绕其成立，补社区短板。虽 HAMi 成功，但密瓜智能仍需证明商业价值。
龙虾更新出了大bug，12小时内紧急发新版
龙虾火速更新到OpenClaw 2026.3.23版本，距3.22版本仅12小时。此次更新光速修复UI崩溃，接入DeepSeek和Qwen家族，完善插件API兼容性，还在UI、模型、安全等方面有改进。
Meta「轻量级」KernelLLM颠覆GPU内核生成，8B参数碾压GPT-4o
Meta推出基于Llama 3.1微调的8B参数KernelLLM，能将PyTorch代码转高效Triton GPU内核。实测单次推理性能超GPT - 4o和DeepSeek V3，多次生成得分更高，让内核开发更易上手。