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对话蚂蚁吴伟：训推一体池化调度，如何把GPU用到极限

AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。

在 ACM KDD 2025 大会上，清华与中国移动联合发布 UoMo，全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。它结合扩散模型与 Transformer，能理解地理与人流变化，一个框架搞定三类流量预测任务。

斯坦福华人团队用纯CUDA - C编写的快速AI生成内核超越PyTorch，成果登上Hacker News热榜。研究者采用KernelBench任务设置，引入新优化方法，实验显示多数最优内核在靠后轮次出现，优化策略集中在几类常见模式。

白杨SEO分享AI搜索优化（GEO）从“被看见”到“被选中”的7个真相，含为何做GEO、竞争内容、让AI理解和信任品牌的方法、成默认推荐答案的条件、效果评估及长期坚持的原因等。

斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。

这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。

视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架，可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具，质量高、功能广、开销低，解决了时序、结构和编辑幅度问题。

Uber 在 2026 年 AI 工程师大会分享软件工厂愿景。其 AI 工具嵌入开发各阶段，2 至 8 月智能体请求增 9.4 倍，成本稳定。介绍智能体会话四层、成本公式及优化手段，如选优模型、优化 token 等。

文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。

有“多模态卷王”之称的阶跃星辰，自研多模态模型，早期商业存储系统难满足需求，后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求，详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践，含模型分发、读性能等优化。