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硅谷前沿访谈：CUDA之父复盘英伟达20年护城河，揭开万亿算力帝国的底牌

奇点智能研究院院长李建忠采访了“CUDA 之父”Ian Buck，探讨 CUDA 20 年演进、英伟达技术产品及生态。Ian Buck 介绍了 AI 基础设施新阶段，阐述 CUDA 成功原因，还谈及英伟达软硬件协同、应对竞争等问题。

Meta的SOAR架构用错误率高的数据让模型推理能力暴涨9.3%。它选难题子集，用‘教师模型’生成含错题的‘垫脚石问题’，通过‘双层博弈’和‘有根奖励’机制让模型进步，或成AI进化新方向。

AI圈新词Harness Engineering引发关注。它类似给AI套缰绳，让其运转更高效。通过案例表明，模型非瓶颈，环境才关键。还介绍不同实现方式，指出命名有价值，最后探讨培养新人设计harness的问题。

谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。

文章指出玩Agent久了会出现问题，很多人简单将其视为“模型+工具”组合远远不够。以OpenDev为例，介绍了Harness架构，包括核心理念、扩展ReAct循环、上下文工程等，还提及安全架构、多模型路由等内容。

谷歌DeepMind为Gemini API更新，带来三大核心变化：内置工具和自定义函数可在同一次调用混用；新的「上下文环流」技术解决多步骤工作流丢上下文问题；Google Maps原生接入Gemini 3。这让Agent开发走向「工业化」。

国外公司对某款机器人做了深入拆解分析。介绍了机器人硬件关键信息，包括外形、各部分组件等。还指出硬件存在多种攻击途径及安全隐患，如物理访问点、JST 连接器等问题，RK3588 也有漏洞。

Anthropic为Claude Cowork推出新功能Dispatch，能让用户用手机给电脑上的Claude派任务。它代码本地运行，保障数据安全，还支持持久对话。目前已对Max订阅用户上线，不过存在多设备支持等问题。

传统联邦学习中，统计异质性是障碍，本文提出 FedDRM，将联邦学习从「聚合范式」拓展到「路由范式」，让服务器能把问题交给最合适的客户端处理，在多数据集上提升系统准确率，为多场景提供新可能。

社交媒体热帖揭秘MIT学生48小时学完一学期课程的方法。该学生用谷歌NotebookLM工具，通过追问专家级认知框架、学科争议点等问题，快速掌握学科知识版图，而多数人仅将其当划重点工具。