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如何用好 Codex？OpenAI 内部实践指南：7 个最佳应用场景，6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景，如理解代码、重构迁移等，还有6个使用技巧，像从提问模式开始、组织好提示等，展示了Codex在开发中的强大作用。
OpenAI 内部是怎么使用 Codex 的.pdf
文章基于对 OpenAI 工程师的采访和内部使用数据，汇总了 Codex 在 OpenAI 内部的使用案例和最佳实践。展示其在代码理解、重构迁移等七大场景的应用，还给出使用的最佳实践，认为未来潜力大。
曦望，死磕AI推理成本｜甲子光年
1月27日，国产GPU厂商曦望发布新一代推理GPU芯片启望S3等。启望S3面向大模型推理定制，设计系统级重构，单位Token推理成本降约90%。曦望还推出超节点方案及推理云计划，目标是极致推理性价比。
DevOps之父：发几个Claude Code账号就叫AI转型？Agent用不好是公司的锅
DevOps 之父 Patrick Debois 认为，企业 AI 转型不能仅停留在给开发者买工具，Agent 效果不佳，问题或在公司。开发者要转变思维，改进产出代码的系统，组织要围绕 Agent 重构协作方式。
WhisperLiveKit：本地同步实时语音转文字
实时语音转文字难题待解，现有方案各有缺陷。WhisperLiveKit项目用前沿同步语音技术解决问题，支持多语言同步翻译、实时说话人识别等，还介绍了安装、部署方式，不过效果受语言和模型等因素影响。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
不拼GPU！中兴扔出AI超节点，把token价格打下来
在万亿级大模型时代，传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术，从系统级协同架构出发，通过六大维度创新，绕开单GPU芯片瓶颈，重构AI算力基础设施，推动行业向开放、融合发展。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。
我用给DeepSeek 加了个搜索功能
作者为弥补DeepSeek无搜索聊天记录功能的不足，用Claude Code做了个插件。介绍了使用说明，还提及各LLM模型适用场景，称DeepSeek重模型智能，少营销但用户体验有折扣。此外，作者还用AI采集资讯发群。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。