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高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算（HPC）在大模型时代的重要性，以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术，陈文光、翟季冬等助力大模型训练，武永卫团队优化推理，张悠慧探索类脑计算。
49.8亿元，寒武纪定增申请获受理
6月4日晚，寒武纪49.8亿元定增申请获上交所受理，这是其上市五年内第二次定增且金额最大。公司业绩增长，董事长陈天石介绍发展规划，定增或与AI浪潮有关，资金用于芯片和软件平台等项目。
性能碾压GPT-4.1-mini！Mistral开源Devstral，还能在笔记本上跑
法国AI初创公司Mistral与All Hands AI合作，发布全新开源语言模型Devstral，有240亿参数，所需算力低，可本地部署。它能解决真实GitHub问题，在SWE基准测试中表现优于多个模型，还能通过API访问。
半导体股大涨！千亿市值芯片企业全景图一览
本文结合2026年5月6日收盘数据，盘点国内A股和港股市值破千亿的半导体企业格局，剖析产业推手，探讨隐忧与走向。AI算力芯片、晶圆代工、设备、存储芯片企业表现亮眼，市值飙升有产业逻辑，但部分企业估值存风险。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
国产类脑大模型适配国产沐曦GPU！长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0，借鉴大脑信息处理机制，适配国产沐曦GPU，长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型，探索构建国产自主可控类脑大模型生态。
单应计算加速数十倍、计算量减少95%！基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出
东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解，计算量比通用方法减超95%，能减少二维码扫描等应用的计算消耗，有望用于多领域，论文已被IEEE T - PAMI接收。
ACL2025 | 传统符号语言传递知识太低效？探索LLM高效参数迁移可行性
中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移（PKT）可行性。指出传统符号语言传递知识低效，LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式，实验分析 PKT 效果，揭示神经不兼容性致其失败。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
自构建智能体：一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手，让其参照构建智能体，设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势，还对比监督者和工作流两种智能体实现模式，揭示速度与自主性权衡关系。