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AI 集成的智能 Profiling 实践：从性能分析到优化闭环
本文由韩钦亭撰写，分享了在已有 Profiling 平台引入 AI 智能辅助模块的实践。介绍了设计思路、工程实现、应用成效，对比不同大语言模型，通过实际案例展示优化效果，还探讨了 AI 在性能优化场景的未来潜力。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力，性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但扩展到多模态大语言模型遇阻力，如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
Devin CEO：别搞多智能体！Anthropic：我们性能提升90%！
最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。
两周 3 万行代码！我们的 7 个 AI “粪堆求生” 最佳编程实践
作者分享开发 AutoDev Workbench 时用 AI 辅助编程的 7 个实践，包括用 DeepResearch 脑暴需求、多工具构建 UI 原型等，还指出要提升 AI 交互效率和代码质量，形成成熟开发方法论。
Anthropic发布Fable 5.1：科研、编程能力翻倍，成本最高降45%
当地时间9月1日，Anthropic推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1。Fable 5.1科研、编程能力翻倍，成本最高降45%，还能解决实际问题，此次模型竞争转向多方面综合较量。
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。
突发！微软刚开源GitHub Copilot Chat，超强AI Agent自动化编程
今天凌晨4点30，微软首席执行官分享VS Code的最新AI开源编辑器GitHub Copilot Chat。其亮点是支持AI Agent自动化编程，能执行多步骤编码任务。还支持人机协作、MCP协议等，在GitHub很受欢迎。
吴恩达：AI编程加速开发也埋下大坑，软件测试空前重要
吴恩达认为AI编程虽加速开发，但Agentic编码系统不可靠，会引入漏洞、删除代码等。他给出核心解法，利用Agentic测试，优先测后端和底层架构，还明确测试优先级，前端低、后端高。
Ollama升级模型调度系统：内存管理更精准，多GPU性能提升
Ollama升级模型调度系统，精确测量运行模型所需内存，带来内存崩溃减少、GPU利用率提高等改进。Gemma3、Mistral - small3.2等模型性能提升，更多模型正迁移，还在开发iGPU支持，评估NPU支持。
编程能力开源SOTA，网络安全提升2倍！智谱发布GLM-5.3
智谱发布GLM-5.3，743B参数模型，编程能力达开源SOTA。网络安全能力涌现，基准得分是GLM-5.2两倍多。全部提升来自后训练缩放，还自研Z.ai Code Bench评估，安全评估加固后权重将开源。