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多智能体在「燃烧」Token！Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释，解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显，在特定任务中表现出色，但token消耗大。其架构独特，还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
我手机里装了20个AI，最后发现只需要一个
AI工具爆炸，人们成了「AI项目经理」。百度DuMate在开发者大会展示强大能力，一句话可让三件不同工作并行执行，有技术架构支撑，已获认证且成本下降，入口之争本质是生态之争。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率，rank1代码用cccl，带宽利用率超80%；histogram算子瓶颈在atomic冲突等，rank1也多用cccl，还给出rank2代码，最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。
摩尔线程算法一鸣惊人，图形学顶会夺银！已开源
12月17日，在SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程凭借自研技术LiteGS在3DGS重建挑战赛中获银奖。3DGS是革命性3D场景表示与渲染技术，摩尔线程开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化。
Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
逛完WAIC，我们发现这家芯企已经把端侧AI“场景落地”做实
7月17 - 20日，世界人工智能大会召开，端侧AI成热点。瑞芯微展台展示大模型、Agent、AI+应用，多方案已量产落地，其双轨架构优势突出，还规划了产品路线图。
OpenAI发布新模型 GPT-Rosalind：专攻生物学、药物发现和转化医学
OpenAI发布生命科学前沿推理模型GPT - Rosalind，目标是生物学研究等领域。它是生命科学模型系列首款产品，在多方向表现强。当前以研究预览版向特定合作机构开放，有意机构可申请。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
从「偶然发现」走向「必然创造」：AI如何重塑生物制造全链路？
2026年1月9日“第四届合成生物学及生物制造大会”上，深圳瑞德林李加忠指出AI4S驱动合成生物学变革，从“经验驱动”变为“数据与逻辑驱动”，并分享瑞德林通过AI4S重塑生物制造全链路的实践。
太初元碁乔梁：AI算法已经跑到单芯片极限｜MEET2026
在量子位MEET2026智能未来大会上，太初元碁乔梁表示，当下AI算力需求指数级增长，超智融合成行业共识。单颗芯片性能成瓶颈，太初元碁设计PC link实现芯片互联，还分享了HPC+AI在多领域的落地实践。