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TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
用激光给芯片散热，摩尔定律天花板盖不住了
初创公司Maxwell Labs提出光子冷却法，可将芯片热量转化成光并去除。该方法基于反斯托克斯冷却原理，集成到薄膜芯片级光子冷板。相比传统散热，它效率更高，有望解决芯片散热难题，推动行业发展。
网络基础设施如何支撑大模型应用？北京大学刘古月课题组5大方向研究，相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下，北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025，从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环，推动新一代网络系统发展。
苹果新研究：不微调、不重训，如何让AI提问效率暴增6.5倍？
苹果与牛津、港城大合作提出 BED - LLM 方法，能让 AI 解决问题能力提升 6.5 倍，无需微调重训。它基于序贯贝叶斯实验设计框架，通过三重智慧设计，经测试全面超越基准方法，或开启‘智慧对话’时代。
SGLang 2025-8月性能优化技巧记录
本笔记记录2025年8月SGLang框架性能优化实践，涉及GPT - OSS、DeepSeek - V3等模型，采用allreduce_add_rmsnorm、量化、通信、内核融合等优化技术，在性能提升、减少延迟等方面效果显著。
UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布：扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述
多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述，聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用，梳理图像、视频等异常检测任务进展，提供分类体系，展望未来趋势。
中科院甩出多模态“核弹”！类GPT-4o多模态模型开源！支持语言-视觉-语音任意组合交互！
中国科学院计算技术研究所（ICTNLP）开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni，支持文本、视觉和语音任意组合交互，核心是高效模态对齐技术，少量多模态数据即可训练，有多种使用场景。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
[Triton编程][基础] Triton Fused Softmax Kernel详解: 从Python源码到PTX分析
文章详细介绍Triton Fused Softmax Kernel实现，从Naive Softmax到Triton实现，分析访存量、row索引计算、num_stages作用等，还修复官方年久失修代码，性能测试带宽吞吐提升约4倍。
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。