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以加代乘？华为数学家出手，昇腾算子的高能设计与优化，性能提升30%！
大模型落地面临推理难题，华为团队基于昇腾算力发布三项硬件亲和算子技术研究，包括以加代乘的AMLA算子、融合算子技术、SMTurbo加速技术，实现能效、协同和速度突破，未来将拓展应用场景。
揭秘与评测 30K+ Star 的 Graphify：企业存量系统 AI 编码的"第二大脑"。
文章揭秘评测 30K+ Star 的 Graphify，它能将分散材料转为结构化知识图谱，助 AI 编程助手理解代码。介绍其使用方法、原理，经测试它能提升综合质量、降低探索成本，不过并非万能解药。
华为昇腾推理对决：开源vLLM vs 官方MindIE，数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理，对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型，分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势，还强调构建国产AI推理生态需多要素，鼓励开源协作。
深度拆解 Muse Glimmer，24GB 显存跑 30B Agent，Meta 到底做了什么？
昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。
炸裂提速30倍！Meta提出REFRAF，无需改动模型，让RAG告别冗余与等待
近年来，RAG任务在提升模型回答质量的同时带来性能代价，Meta等团队合作提出REFRAG框架。它将无关段落压缩，引入强化学习选关键段落，实现高达30.85倍的TTFT加速，且无需改模型结构，实用性强。
4B Qwen3逆袭671B DeepSeek！字节DAPO微调方法这么猛的吗
最新模型Jan - nano引发关注，它在智能体任务上超671B的DeepSeek - V3 0528，在SimpleQA基准获80.7分。它基于Qwen3 - 4B用字节&清华DAPO微调方法。其研发团队是Menlo Research，有开源产品和长远规划。
只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。
30人团队震撼英伟达！Jim Fan自曝三个教训，重押世界模型
英伟达Jim Fan带队创立GEAR实验室，30人团队产出惊人，涵盖机器人学习完整技术栈。团队有GR00T基础模型等成果，Jim Fan还分享三个教训，重注视频世界模型，提出仿真世界三阶段，指出物理AI未来是新基础设施。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
横扫硅谷的千问，杀回国内了
阿里Qwen模型获硅谷认可，Airbnb等公司盛赞。Qwen3 Max在投资大赛夺冠，多模型在各测试表现优异。11月14日阿里推千问APP，金沙江朱啸虎称其为中国ChatGPT，从多维度对比，千问表现出色。