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梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
CUDA-MODE第77课课程笔记：用于GPU kernels的DSL
该课程笔记由Tri Dao介绍GPU kernel开发的DSL生态，涵盖PyTorch、Triton、Cute - DSL等。提出计算效率评估公式，对比不同DSL在Softmax、GEMM等操作的性能。还提及其他DSL工具与Triton扩展项目，并给出使用建议。
“客户测950，不到一周下单了”，DeepSeek V4 逼出昇腾真功夫
昇腾计算业务副总裁张良透露昇腾近期销量好、认可度提高，大量客户基于其做训练。DeepSeek V4 考验昇腾，其超节点产品均支持。昇腾还对芯片体系和软件栈升级，拒绝仿 CUDA，坚持自主构建生态。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
怎么量化机器人数据价值？ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA，313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代，VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架，将影响函数扩展到十亿参数VLA模型，解决计算和筛选难题，实现313倍加速，实验证明其用更少数据获更好效果。
加速突围！9款信号链芯片背后的“芯”趋势
在高端ADC/DAC领域曾被国际巨头长期垄断。2025年‘芯师爷 - 硬核芯年度评选活动’展示多款信号链芯片。国产芯片发展有高端突破、汽车电子爆发、全产业链延伸三条路径，但也面临参数提升、高端场景拓展及海外竞争挑战。
AI 教父 Hinton 最新警告：AI 会撒谎、可能操纵人类，这比大规模失业更可怕
AI教父Geoffrey Hinton在播客中警告，AI会撒谎、可能操纵人类，比大规模失业更可怕。他还剖析AI底层逻辑，探讨其是否会思考、主观体验等问题，也提及AI的风险、收益、国际博弈等内容。
ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破：阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力
阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec，从表征学习、训练目标和推理策略层面设计，提升推理能力与稳定性。离线实验表现优，已在 Lazada 部署，带来显著商业收益，成果被 ICDE 2026 接收。
谁在重新定义 AI 云？
过去几年，AI成云计算行业统一叙事，但厂商口号趋同，差异化消解。当下AI从“炫技”走向“应用”，华为云在全联接大会2025上提出新组合，回应行业成本、基建和应用难题，不过路径也面临挑战。