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台积电，AI时代最强王者？
台积电2025年第三季度财报亮点多，收入331亿美元、毛利率59.5%超指引。AI需求推动，先进制程产能满载。资本开支上调，下季度指引乐观。其技术领先，在AI半导体产业链地位稳固，将受益于AI Capex扩张。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
小白必读：到底什么是FP32、FP16、INT8？
文章介绍FP32、FP16、INT8等数字存储格式类型。指出它们是评估算力前提，不同格式在精度、范围、内存占用和计算速度上有差异，还提及多精度与混合精度计算，以及不同硬件对格式的支持情况。
让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。
长文本生成迎来新突破：拓元智慧推出 DrDiff ，实现效率与质量双提升
拓元智慧联合多团队开发出 DrDiff 框架，解决长文本生成中效率与质量难兼顾问题。其核心是“动态化”，有分层稀疏注意力、动态专家调度、语义锚点状态三个创新组件，经测试表现良好，未来应用值得期待。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
把20多种工具塞进一个搜索框！亲测「Agentic Search」后，我关掉了几十个浏览器标签页
秘塔AI推出Agentic Search，是“边想边搜，边搜边做”新搜索方式，能自主完成多步工具调用。作者测试其为AI笔记应用策划预热活动等场景，还测市场分析、编程学习、新媒体运营场景，虽有不足但未来可期。
逆势降本：云上数据平台年复削减30%的治理实践
本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年，分“降本增效”三部曲：成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建，分享经验，助力同行开展相关工作。
阿里发布Qwen3-TTS：跨语言混合无缝切换，方言音色全面覆盖！
TTS技术从单一合成进化到多模态表达，但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足，商业工具费用高且不开源，开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS，实现人类级自然度和表现力，功能强大，应用场景多。