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英伟达再破世界纪录，每秒1000 token！刚刚，全球最快Llama 4诞生
英伟达用Blackwell创下AI推理新纪录，单节点8颗GPU实现Llama 4 Maverick模型每秒单用户生成1000个token。这得益于技术组合拳，如用TensorRT - LLM优化、应用FP8格式等，满足了低延迟需求。
1B 参数跑出 2B 性能？面壁 MiniCPM5-1B 用 AI 自进化，提速 AGI 进程
全球AI行业陷入资源消耗战，面壁智能绕开物理瓶颈，提出“AI制造AI”路径。2026年5月25日发布MiniCPM5-1B，有越级性能、极致压缩比和均衡能力，源于“模型、框架、数据”自进化范式。
当黄仁勋反复提起OpenClaw，他到底在焦虑什么？｜甲子光年
美国当地时间3月18日，「甲子光年」参加英伟达黄仁勋在GTC 2026的媒体会。黄仁勋多次提及OpenClaw，认为它很重要。英伟达不仅造GPU，还构建AI工厂，试图成为新计算秩序定义者。
从金融本位到物理本位，真正的范式转移开始了
过去几十年，人们认为增长可由货币政策调控，但如今瓶颈转移。马斯克描述的闭环体现从“金融本位”到“物理本位”的范式转移，科技巨头已按此逻辑行动，锁定物理资源。
浙大联合阿里云发布首篇 Token Economics 综述 ：用经济学重新理解 LLM Agent 的 Token 世界
浙江大学联合阿里云发布综述论文，提出Token Economics框架，从经济学视角理解LLM Agent中Token使用与资源分配。梳理关键问题，构建分类体系，还指出未来发展趋势与新兴机会。
Sora 为什么输给 Codex？
本文探讨Sora输给Codex的原因。奥特曼称因Sora太吃compute，Codex优先级更高。Sora算力连续独占，成本难摊薄；Codex算力碎片可复用，能交错服务多任务，资源回报曲线更好。
MemOS：一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统，限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS，它将记忆视为可管理资源，有三层架构，系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
网易游戏 Tmax 平台实践：基于 Fluid 的云原生 AI 大模型推理加速架构
网易游戏打造 Tmax AI 机器学习平台，但大模型推理业务规模爆发带来资源弹性等挑战。经评估，选用 Fluid + AlluxioRuntime 构建三层架构，有自动预热等配置，带来性能、成本等多方面收益。
告别天价API账单！开源Chatterbox语音服务器上线，隐私与效率双赢！
第三方语音合成API成本高、有隐私风险，直接部署开源模型配置复杂。开源的Chatterbox-TTS-Server基于Chatterbox TTS模型，有Web界面、声音克隆等功能，支持GPU和Docker，可解决部署难题。
超760万元奖金悬赏，谁能徒手重构 DeepSeek 与 Kimi 的性能底层？
在大模型工程化需求下，AMD 联手 GPU MODE 发起 2026 线上黑客松：AMD E2E Model Speedrun 全球挑战赛，豪掷 110 万美元。大赛分预选赛和决赛，各设丰厚奖励，目前预选赛已进入倒计时。