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Databricks开源限流方案，抛弃redis，性能提升10倍
Databricks 开源高性能限流系统设计，抛弃 Redis，通过内存分片和批量上报机制，实现 10 倍性能提升。还将限流算法改为令牌桶，解决了精度控制、在线迁移等问题，权衡了分布式一致性。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
LeCun点赞：国产开源模型占领硅谷，性价比超10倍
硅谷被中国开源模型占领，Cursor、Cognition等公司模型被曝套壳或基于中国开源模型后训练。巨头如Meta也用Qwen做训练，爱彼迎等青睐Qwen。因性价比高，中国开源模型在硅谷走红。
AutoDev Review Agent：应对 10 倍代码量的 Agentic 代码审查
文章介绍 AutoDev 的新 Agent——基于多端架构的 Code Review Agent，应对 Vibe Coding 时代 10 倍代码量审查压力。它采用 Agentic 多步骤审查，能在多端运行，串联多环节，虽有不足但奠定自动化审查基础。
黄仁勋暴论核弹：AGI已经实现，Ilya错了，程序员有10亿
在Lex Fridman的专访中，黄仁勋抛出诸多惊人观点，如称已实现AGI，反驳Ilya“预训练触顶”言论，认为推理计算难且重要，还对未来技术、行业、职业发展等多方面进行展望。
故障率降低100倍，微软突破性技术破解AI算力浪费大难题
在AI数据中心，网络链路高故障率制约算力释放。微软在“ACM SIGCOMM 2025”大会公布MOSAIC技术，将链路故障率降100倍，实现50米长距传输、最高68%功耗降低，为大规模AI集群提供支撑。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
今夜无显卡！老黄引爆Rubin时代，6颗芯狂飙5倍算力
CES 2026上，英伟达黄仁勋发布Vera Rubin超算架构，推理性能比Blackwell提升5倍，训练性能提升3.5倍，成本降10倍，已投产，下半年商用。还展示自动驾驶模型等，且无新显卡发布。
奥特曼：假如给我一千倍算力，我会这样做
奥特曼在最新访谈展望下一代模型，认为完美AI是有超人推理能力等的微型模型。理想AGI能自主发现新科学，使全球科学发现提速。他还回应算力假设，为企业指明投入资源方向。