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Meta Shuffling的MoE Grouped GEMM kernel benchmark
作者拷贝fbgemm开源的moe grouped gemm kernel，修复小bug后与SGLang的Grouped GEMM Triton Kernel对比，结果显示fbgemm在MoE模型上性能提升显著，可应用到SGLang的ep - moe的grouped gemm kernel中。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习（RLVR）训练动态，戳破参数更新稀疏误区，提出三门理论说明其参数更新定位机制，还为RL训练算法设计提供指导，指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
硅谷豪赌2万亿！DeepSeek登顶Nature，Meta却成2025最大输家？
2025年全球AI领域风起云涌，AGI祛魅，ASI登台。AI模型能力跃升，投资热潮推动基建扩张，劳动力变革加速，应用扩展到生活。科技领袖对AGI和ASI到来时间存分歧，中国开源AI崛起，DeepSeek成黑马。
OpenAI发力AI应用！前Meta产品总裁将任应用部门CEO
Sam Altman宣布生鲜电商平台Instacart首席执行官Fidgi Simo加入OpenAI，担任新设立的应用部门CEO。该部门将整合业务和运营团队，推动研究成果惠及全球用户，实现规模化扩张。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
Yann LeCun离开Meta后首篇论文？使用了宇树机器人做研究
伯克利、纽约大学等团队发表论文，提出GenMimic方法，让机器人能零样本复现AI生成视频动作。Yann LeCun是共同导师之一。团队构建GenMimicBench数据集，经仿真和真实实验验证方法可行。
前Meta工程师爆料：17人团队15个H-1B！一夜之间80%对手没了？
美国政府将H - 1B申请费用门槛提至10万美元，引发各方讨论。黄仁勋、奥特曼等支持，也有人认为会打击美国创业企业。此新规或重塑全球人才格局，让其他地区有机会吸纳人才。
这是我花9毛钱拍的《Meta老板砸钱把我从苹果挖走》
国产AI开启新Level，生数科技的Vidu Q1参考生视频功能，9毛钱+4张图就能生成视频。它重新定义叙事，砍分镜、拍摄等流程；有业内最强一致性；价格低，让AI视频生成“快、好、省”。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。
Meta没做的，英伟达做了！全新架构吞吐量狂飙6倍，20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2，以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍，对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优，还开源模型及大部分预训练数据。