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英伟达不是被计划出来的
英伟达成全球首个市值破5万亿美元企业，打破企业体量天花板想象。其GPU起初为游戏而生，CUDA曾是失败项目，却因深度学习需求成AI关键。其崛起证明伟大难被计划，创新源于多元互动。
SGLang支持GPT-OSS：从Day 0支持到性能增强
SGLang宣布重大更新，聚焦openai/gpt - oss - 120b模型深度性能优化与新功能。预填充和解码阶段吞吐量显著提升，支持多GPU，有推测解码等功能，还支持智能体应用程序，且不损害模型推理能力。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups，它让开发者创建和管理能同步通信的线程组，为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现，还对比不同归约求和方法及性能。
清华大学联合无问芯穹开源具身智能云原生纳管平台RLark，5分钟接入、10秒启动任务
本文介绍清华大学联合无问芯穹推出并开源的面向具身智能的云原生纳管平台RLark，解决具身智能多设备、多集群协同管控痛点，大幅降低接入和启动耗时，现已完成跨地域真机实测。
Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
老黄秘密武器曝光：AI一夜设计芯片，顶人类顶级工程师10个月！
英伟达在GTC大会揭露用AI设计GPU，原本8名工程师10个月的任务，AI一夜完成。其开发NB - Cell、Prefix RL等工具，还推出内部大模型Chip Nemo和Bug Nemo，不过完全端到端自动化设计仍有距离。
录屏扒代码、截图改网页！Kimi K2.5把「视觉x代码」玩明白了
Moonshot AI推出最强Agentic模型Kimi K2.5，发布后热度起飞。它实现多功能一体化整合，具备设计审美，支持可视化编辑，推出编程工具Kimi Code。在多项测试中表现优异，还能在办公领域发挥作用，其智能体集群提升了效率。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
92亿美元创纪录营收背后，AMD从英伟达手中“抢”走了什么？｜甲子光年
美国当地时间11月4日，AMD公布2025财年第三季度财报，多项数据创纪录，已悄然抢夺英伟达在AI领域市场。其崛起基于GPU、CPU及软件层面战略部署，在中国市场也有独特策略，但转型仍面临风险。
刚刚，英伟达新模型上线！4B推理狂飙53倍，全新注意力架构超越Mamba 2
Jet - Nemotron是英伟达推出的小模型系列（2B/4B），由全华人团队打造。其提出PostNAS与JetBlock，实现架构优化。相比Qwen3等模型，它在多维度准确率更高，H100 GPU上推理吞吐量最高提升53倍。