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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。

华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。

Rx.NET 7.0 发布，重点为缩小 Windows 应用部署体积。它将 WPF 等集成功能从核心包拆分，解决自包含应用框架依赖问题。虽有破坏性变更，但维护团队保证了一定兼容性。后续有新开发计划。

Agent 进入日常研发流程后，使用方关注耗时、Token 消耗和失败回溯。DeepSeek Harness（DSH）是开源 Agent 框架，腾讯云 Agent 可观测提供 DSH 采集插件，构成全景可观测方案，还介绍接入实践与其他能力。

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。

Seedance 2.5上线后，单条画质好但成片易散架，废片率高。文章将官方提示词指南和一线分镜写法整合成四层控制框架，还给出30秒短剧分镜示例，助你定位问题、提高抽卡效率。

全球投入使用的AI芯片总算力相当于约2000万枚英伟达H100芯片，预计到2028年底达2亿枚。数据中心进入百万级算力时代，投入资金巨大。算力提升使模型和Agent能力增强，AI还参与自身研发优化。

本文围绕AI搜索时代公司官网的重要性展开。指出国内官网流量减少是因搜索流量迁移，而在AI时代官网成重要信源。还阐述官网作用变化、AI友好内容标准、页面优化重点及应注重信任标签。

本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲，介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念，还提及企业级Agent落地的工程问题。

全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳，能省近10倍Token，还能自我进化。报告深度解读设计理念，剖析自进化能力与智能体设计思路。