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AI 企业 Day 0 出海，如何少走技术弯路？
InfoQ与多家AI出海企业交流发现，很多企业放弃常见Agent平台和流行框架，选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品，构建完整基础设施图谱，解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
8K Star！给所有 AI 编程工具加个智能调度中心，节省 20-40% Token！
AI编程圈火了个工具9Router，它是智能调度中心，能连接主流编程工具，自动路由到40多家AI提供商和100多个模型，自带RTK Token节省器，还有实用的三级降级机制，安装配置简单。
SIGGRAPH Asia 2025｜30FPS普通相机恢复200FPS细节，4D重建方案来了
3D视觉领域难题是用普通摄像机将高速世界转为数字化4D时空。受限于成本和带宽，现有方法有局限。本文提出“异步采集 + 视频扩散模型修复”方案，用30 FPS相机恢复100 - 200 FPS动态细节。
谷歌Ironwood架构TPU v7：用AI造AI，撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood，由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准，挑战英伟达芯片地位，展现AI算力竞争新趋势。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
「美队」老黄深夜扔出地表最强GPU！算力百倍狂飙，下次改演雷神
凌晨，老黄GTC主题演讲华盛顿首秀，亮出下一代GPU核弹Vera Rubin，性能狂飙100倍。目前，Blackwell已全面量产，2026年底两大GPU王牌预计爆赚5000亿美金。此外，英伟达还公布了一系列合作与技术创新。
GPT-6或将比GPT-5强10倍！奥特曼揭秘ChatGPT如何诞生
奥特曼在访谈中表示ChatGPT从1到10的艰难已过，未来从10到100或更易。他还探讨AI变革、企业洗牌、工作替代等问题，揭秘ChatGPT诞生过程，阐述OpenAI愿景及AI普惠方案。
OpenAI和DeepMind大佬离职联手，誓用AI科学家实现室温超导！已融3亿美元
OpenAI后训练负责人和DeepMind的AI4S大佬离职成立Periodic Labs，专注用AI Agent改造科研，攻克室温超导等难题，已获3亿美元融资。团队目标是培养AI科学家，构建自主实验室，还将应用于产业。
Pingpong Schedule并不是万能钥匙
SGLang社区开发者反馈，SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致，因算力提升，其使TensorCore未充分利用、TMA效率低，建议用Cooperative策略。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。