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TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
刚刚，微软全新一代自研AI芯片Maia 200问世
微软原定于 2025 年发布的下一代 AI 芯片 Maia 200 问世。它基于台积电 3 纳米工艺，性能强、能效高，是异构 AI 基础设施重要部分，将为多个大模型提供支持，已部署在美国中部数据中心区域。
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
本周推荐的6个超级6的Github开源项目！
本文推荐6个GitHub开源项目。如WeClone用微信记录定制数字分身、支持语音克隆；Windmill将脚本转工作流和UI；Zed是高性能Rust代码编辑器；webfunny_monitor监控前端性能；Rybbit分析网站流量；Lite XL是轻量级文本编辑器。
什么是系统提示词？如何逆向提示词？
大语言模型启动时会接收系统提示词，决定其角色、回答风格与安全边界。提示词逆向是试图获取或绕过该提示的行为。本文介绍其作用、逆向手法及开发者防御措施，助于安全使用和设计大模型。
百度百舸演讲：用 Agent 优化 SGLang，从改Kernel修改到端到端验证
本文是百度百舸与SGLang联合Meetup的分享整理，讲解如何让Agent完成从瓶颈定位、Kernel修改到端到端验证的全流程SGLang性能优化，覆盖多类模型场景，公布实测性能提升数据与百度百舸的通信优化效果。
全员 token-maxxing，一场没人敢停的军备竞赛｜五源孟醒 AI 观察
2026年3月底，五源资本合伙人孟醒赴硅谷考察，回国后分享一手观察。当前AI迭代极快，硅谷陷入全员token - maxxing军备竞赛，xAI团队雪崩，工程师和研究员焦虑，英伟达掌控算力，估值体系重写，还出现安全危机。