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跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现

9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。

左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。

GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后，其核心成员华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri跳槽Meta。此前他们在OpenAI主导多模态AI研究，与奥特曼同台展示关键功能，此次挖角凸显OpenAI人才流失危机。

NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。

随着数智浪潮到来，AI 赋能的机器人革命正揭开产业变革帷幕。MLCC 作为核心被动电子元器件，已渗透至现代机器人架构中六大关键模块。不同类型机器人对 MLCC 性能要求不同，微容科技构建差异化产品矩阵，打破日韩技术垄断。

谷歌在I/O大会推出AI“全家桶”，含Gemini 2.5模型更新、搜索新AI模式等。谷歌已发布十多个新模型、20多个重大AI产品与功能，多项数据显示AI发展迅速，还有多项目融入产品，多模态模型升级。

AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。

2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同，前者重资产高精度，后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣，难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构，通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。

近期SBTI人格测试爆火，它出自B站UP主Q肉儿串儿，初衷是劝朋友戒酒。经分析，它大概率是“人工主导+AI辅助”的产物，技术架构简单，算法逻辑是答题拆维度、分数归档、模板匹配。此外，还有大神网友推出MBAI版测试题。

南加州大学团队开源迈向通用人形机器人的基座模型Ψ₀，仅需80条真机遥操作数据，在总体任务成功率和子任务指标上平均领先NVIDIA最新开源模型GR00T N1.6超40%，还介绍了其数据、训练、架构等方面。