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谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时，发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案，启动多个不同配置Kernel，依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
真正面向大模型的AI Infra，必须同时懂模型、系统、产业｜商汤大装置宣善明@MEET2026
商汤大装置副总裁宣善明在MEET2026大会分享进展，强调大模型时代AI Infra要解决算力高效支撑问题。商汤战略“1+X”，大装置有优势，算电协同成果好，还推动国产化适配，产业落地成果多。
马斯克猛猛带货太空数据中心！“能耗比地球香太多”
太空成AI基建新必争之地，马斯克力推太空数据中心，称其能耗比地球低。他认为AI天花板是能源问题，太空能解决能源与散热难题。美初创企业已做太空实验，国内也布局相关建设。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。
Ilya 最新访谈，预训练时代终结后，AI行业来到了哪里？
Ilya接受90多分钟深度访谈，指出当前大模型泛化能力远不如人，Scaling时代终结，研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题，预测超级智能5 - 20年到来。
Ilya重磅发声：Scaling时代终结！自曝不再感受AGI
Ilya在与主持人Dwarkesh Patel的深度访谈中爆出惊人观点，认为Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。他指出当前技术路线后劲不足，模型泛化能力远逊人类，还探讨了AI发展的诸多关键问题。
陶哲轩说：AI 辅助数学证明，已经成了日常操作
世界顶级数学家陶哲轩解决 Erdős 经典问题时，全流程用 AI 做助手，从证明草案到简化证明，再到形式化验证。整个流程为人类提出猜想、AI 暴力证明、人类简化优化、AI 辅助形式化验证。
「小米们」的百镜大战，带火国产眼镜老板
今年10月以来，AI、AR眼镜迎新品发布期，双11销售大增，带火眼镜制造商和零售商。传统眼镜厂商受益于配镜需求和高利润率，但也面临价值量少、选择多等问题，且难成持续增长主力曲线。
Nano Banana Pro最全解析，设计师和开发者都用得上，附官方提示指南
Nano Banana Pro基于Gemini 3 Pro构建，将逻辑推理能力注入像素生成，解决画面准确性、逻辑性问题。它在多方面实现飞跃，应用广泛，谷歌还给出提示词使用技巧，但在部分处理上仍有提升空间。
大厂CIO独家分享：AI如何重塑开发者未来十年
阿里云智能集团副总裁、CIO 蒋林泉分享 AI 时代开发者竞争力构建。探讨技术贡献衡量、全栈工程师发展、产研与业务提效顺序、知识协作及大厂招人要求等，指出 AI 助发现并解决软件工程问题。