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CUTLASS CuTe GEMM细节分析（三）——Swizzle<B, M, S>模板参数的取值
文章以(8, 32):(32, 1)为例，探索确定Swizzle<B, M, S>中M、S和B参数的方法。指出M、S与PTX指令及共享内存多Bank结构相关，B用于指定Swizzle行数避免bank conflict，还给出不同Layout的参数取值。
Mistral的首个强推理模型：拥抱开源，推理速度快10倍
本周二，欧洲人工智能公司 Mistral AI 发布全新大语言模型 Magistral 系列，有企业版 Magistral Medium 和 24B 参数开源版 Magistral Small。它推理强、多语言表现好，速度比竞品快 10 倍，应用于主流云平台，成本有竞争力。
Uber Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。
如何让AI写出高质量的数据分析报告？DataV-Note的评估体系揭秘
本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开，指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准，采用纵向和横向评估方式，还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。
分析1.8亿份招聘数据后，他告诉你AI究竟取代了哪些工作
本文分析1.8亿份全球招聘信息，发现AI不是造成大规模失业主因，影响因岗位而异。创意执行类岗位下降多，AI基建岗位增长，程序员、客服、销售较稳定，高层受冲击小，还给出评估岗位安全的建议。
李飞飞一年前究竟说了啥？怎么又火了
AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。
AAAI 2026｜视频大语言模型到底可不可信？23款主流模型全面测评来了
合肥工业大学与清华大学团队推出视频大语言模型综合可信度评测基准 Trust-videoLLMs，对 23 款模型从五维度 30 项任务评测，揭示性能格局，指出模型现存问题，还开源评测框架等。
Claude Sonnet 4 上下文翻 5 倍！100 万 token 能处理更大型代码库，AI 代码分析起飞。
Claude Sonnet 4 加入‘百万 token 俱乐部’，上下文容量翻 5 倍达 100 万，能处理大型代码库。不过功能在 Beta 有使用门槛和限制，价格也有变化，还对比了市场上其他模型。
谷歌之后，英伟达入局扩散大语言模型，Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍
大语言模型领域，推理效率制约实际应用。谷歌Gemini diffusion曾展扩散模型并行潜力，但开源扩散LLM推理慢。近日，NVIDIA等推出Fast - dLLM，无需训练即插即用，推理速度狂飙27.6倍，兼顾速度与精度。
告别单一大模型依赖！北航等机构发布综述：大语言模型集成（LLM Ensemble）
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展，介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势，现有推理前、中、后三大集成范式。