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英伟达发布 Jet-Nemotron 系列小模型，理论最大加速比 56 倍
英伟达发布 Jet - Nemotron 系列小模型，在多项基准测试中表现出色，实现高吞吐量加速和高准确率。其训练采用 PostNAS 方案，对既有模型针对性优化，展示了在小模型优化上的可行技术路径。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
无需CUDA代码给H100加速33%-50%，Flash Attention作者新作火了
Flash Attention、Mamba作者之一Tri Dao与普林斯顿博士生提出QuACK库，用Python写，无需CUDA C++。在H100上比优化库快33%-50%，吸引英伟达、PyTorch团队关注。还给出优化torch.compile建议。
开盘大涨416%，市值近3000亿元，“国产GPU第一股”今日上市
12月5日，“国产GPU第一股”摩尔线程登陆A股，开盘大涨416%，市值近3000亿。它成立五年成国内代表企业，有全栈自研能力。不过，也面临国际巨头、国内竞品、供应链等挑战，且尚未盈利。
全球首个！国产AI开源系统一周狂改百款软件，全程0人干预
中国正从「制造大国」迈向「智造强国」，国产工业软件面临性能瓶颈。面壁智能联合OpenBMB开源全球首个Stencil优化AI系统ForgeStencil，1周自动优化100+软件，全程0人干预，提升研发效率，切中制造业升级诉求。
刚刚，英伟达祭出下一代GPU！狂飙百万token巨兽，投1亿爆赚50亿
昨天，英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX，将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大，能带来高回报，可重写推理经济，还将得到英伟达全栈AI生态支持，预计2026年底可用。
加州理工用AI攻克量子化学60年难题，1块显卡做完7800块的活！
加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文，用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟，而2019年同类计算用了约7800块GPU。
GPU 开始伸手进算法了：摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026
摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收，旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进，进行系统与算法协同设计，开源后成果显著。
英伟达自毁CUDA门槛！15行Python写GPU内核，性能匹敌200行C++
英伟达发布CUDA 13.1，称是自2006年诞生以来最大进步。推出CUDA Tile编程模型，能用15行Python代码实现200行CUDA C++代码性能。芯片界传奇Jim Keller质疑其会终结CUDA“护城河”。
为AI智能体选型、验收、优化提供量化依据：首部评估标准公开征集中
AI智能体成2025年十大战略技术趋势之首，到2028年至少15%日常工作决策将由其自主做出。但企业面临信任鸿沟，缺乏评估规范。首部聚焦AI智能体应用的团体标准公开征集起草单位与起草人，适用于多方，有核心内容与价值。