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CUTLASS CuTe GEMM细节分析（三）——Swizzle<B, M, S>模板参数的取值
文章以(8, 32):(32, 1)为例，探索确定Swizzle<B, M, S>中M、S和B参数的方法。指出M、S与PTX指令及共享内存多Bank结构相关，B用于指定Swizzle行数避免bank conflict，还给出不同Layout的参数取值。
会“思考”的目标检测模型来了！IDEA提出Rex-Thinker：基于思维链的指代物体检测模型，准确率+可解释性双突破
现有目标检测方法有决策不透明和拒识能力不足问题。IDEA提出Rex - Thinker，引入“逻辑推理链”，构建可解释推理框架，经两阶段训练，在测评中准确率提升，可解释性强，有良好泛化能力。
AI音乐赛道单笔最大融资：ACE完成4000万美元Pre-B轮 | 5Y News
AI音乐生成赛道竞争聚焦于‘谁更可控’，ACE团队由郭靖创立，既推出专业音乐制作工具ACE Studio，又面向大众打造Miya平台。公司获4000万美金Pre - B轮融资，欲构建覆盖全流程的音乐平台。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
Pinterest 利用内容指纹技术，在数百万个域名中实现 URL 去重
Pinterest工程师开发“最小重要查询参数集”（MIQPS）URL标准化系统，用于优化大规模数据采集管道内容去重。它取代传统方法，用数据驱动判断参数重要性，还采用早期退出逻辑等提高效率。
Boris Cherny：Claude Code 之后，写代码正在变成“管理 Agent”
这是对Anthropic内部Claude Code创建者Boris Cherny的访谈。他介绍了Claude Code从三人孵化项目发展的历程，分享工作流，探讨编程现状、SaaS未来、产品与模型关系等，还给出软件大众化等观点。
没有KPI，也能领先OpenAI？从“内部观察者”视角看顶级AI实验室如何运作
InfoQ采访《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比，从“内部观察者”视角解析DeepMind成长逻辑，探讨其与OpenAI、Anthropic差异，还谈及AI竞争格局、组织模式及资源配置等问题。
Karpathy 用 AI 给全美 342 个职业打了分: 程序员，律师最危险...
Andrej Karpathy上线项目karpathy/jobs，爬取美劳工统计局342个职业，用LLM打0-10分展示AI暴露程度。如程序员、律师暴露高，屋顶工等低。介绍了数据处理流程、可视化逻辑及额外用法。
数据邪修大法好：仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中，行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明，预训练阶段昂贵配对关系非必需，利用非配对数据统计信息修正文本表征，能实现跨模态互换，降低成本。
几句话就能复刻一个付费Skill，Skills商店还能卖什么？
文章探讨Skills商店的生意前景，介绍应用层转变，对比Skills与Agent商店，说明Skills来源，指出简单流程型Skills易被复刻，还阐述Sklls、MCP、A2A的关系及当前Agent存在慢的问题。