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以加代乘？华为数学家出手，昇腾算子的高能设计与优化，性能提升30%！
大模型落地面临推理难题，华为团队基于昇腾算力发布三项硬件亲和算子技术研究，包括以加代乘的AMLA算子、融合算子技术、SMTurbo加速技术，实现能效、协同和速度突破，未来将拓展应用场景。
Agent Team 实践与架构设计：在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa，探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则，如跨Agent通信、状态外置等，还阐述了各设计要点及示例，强调系统可演进性。
用 Codex 拯救我的 Mac
作者从2008年开始用Mac办公研发，历经系统更迭未重装。现因系统更新，不少程序是Intel版，用Rosetta 2转接，很混乱。介绍用Codex清理开发环境、更换M芯片版本Homebrew的方法。
Andrej Karpathy 辣评Veo 3：视频生成将直接优化人类的注意力，TikTok只是弟弟
Andrej Karpathy发文对Google的Veo 3视频生成模型发表见解，指出视频生成技术进步带来四个关键转变，认为视频将成AI与人类交流绝佳界面，也引发众人对其利弊的讨论。
The Batch: 870 | 手机上的主动式AI助手
谷歌发布Pixel 10，搭载Magic Cue AI系统。它基于新版Gemini Nano，运行在Tensor G5处理器上，能预判用户需求，自动提供相关信息。谷歌早就在手机推AI，此次将其深度融入系统和应用。
智能体系统如何「边做边学」？斯坦福团队探索在线优化的新范式
斯坦福等校团队提出 AgentFlow 框架及 Flow - GRPO 算法，让智能体系统能「边做边学」。它由多个智能体模块协作，在多领域基准测试中表现出色，小模型也能超越大模型，为智能体训练提供新思路。
理解归 AI，正确归引擎：从一句话到一条实时数据链路（0代码搭建实时任务）
文章分享直播数据团队搭建AI辅助、指标驱动的实时数据端到端开发系统的实践与思考。从案例介绍用户使用流程，再深入系统内部讲链路构建与演进，阐述设计方法论，最后提出未来规划。
编程智能体的隐藏bug，被上交IPADS团队用数学逻辑给揪出来了
上海交通大学 IPADS 研究团队打造 FM - Agent，实现大规模系统全自动正确性推理。它能从顶尖编程智能体生成的大规模系统中找出隐藏 bug，还提出新规约生成方法，在绝对严谨与工程可用间找到平衡。
强化学习远不是最优，CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出，现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化，只是优化其一阶近似。基于此，团队提出最大似然强化学习，实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。