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AI 播客原理解析
作者分享用豆包AI播客将英文长文转成高质量播客的体验，解析AI把文章变真人对话式语音播客的原理，涉及提示词工程和文字转语音技术，还介绍提示词写作与优化过程及长文处理方法。
3D高斯泼溅，可输入视图量高达500！推理速度提升3倍，内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理，分三步压缩信息，降低内存占用和推理时间，提升3DGS在高视图输入下的性能。
对谈黄灯：普通二本学生的出路在哪里？
高考季，与《我的二本学生》作者黄灯对谈二本学生出路。指出学历非唯一，能力和热情更重要。当下就业严峻，高校课程与社会需求脱节，二本学生应提升动手能力，利用AI工具，立足学校和当地找机会。
理解Ray Data分布式数据处理原理-源码分析
Ray Data是构建于Ray之上的分布式数据处理库，提供高性能且可扩展的API，可用于AI场景。文章从源码入手，分析其流式执行原理，包括读取数据源、构建数据处理、输出数据等环节，还介绍了LogicalPlan转PhysicalPlan及流式执行过程。
PCIe显卡被低估了！内核补齐+通信重构，DeepSeek推理吞吐直接翻近7倍
当前大模型算力需求攀升，高端GPU供给紧成本高，大量PCIe长尾GPU算力因框架适配不足被禁锢。是石科技自研Meta-Infer推理引擎，通过纯软件优化挖掘硬件潜力，让DeepSeek推理吞吐提升近7倍，方法也适配国产GPU。
当硅谷开始说 “打不过国内”丨五源孟醒
本文是五源资本合伙人孟醒2026年8月赴硅谷考察AI产业后整理的一手观察，记录了硅谷一线从业者对中美AI格局的最新判断，拆解不同AI方向的中美差距，分析Neo lab、数据产业的最新行业变化，信息密度高、参考价值强。
NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
YC 开源自家 Harness，3 天斩获 3.9k Star，QM 如何划清 Agent 的权限边界
YC开源的QM项目上线3天获3.9k GitHub Star，定位企业级Agent Harness，解决AI规模化落地管理难题。它补齐企业团队刚需能力，设计贴合企业规则，解决隔离与协作、权限管理问题，顺应行业从拼模型到搭骨架的转变。
突发！林俊旸被曝创业：新AI Lab估值20亿美元
自3月初离开阿里Qwen团队后，林俊旸动向曝光。外媒消息称他正为新创立的AI Lab筹集数亿美元资金，本轮融资后估值或达20亿美元，高榕创投与红杉资本已接洽投资，他还招募了相关成员。
VLA不够了？触觉，将改写具身智能新格局
2026 年数据成具身智能竞赛焦点，IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地，触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架，创立戴盟机器人，发布数据集并开源部分数据，还阐释对具身智能多方面的思考。