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深度解读黄仁勋的万亿美元蓝图
2026年3月16日，黄仁勋在GTC演讲中称AI计算需求至少达1万亿美元，实际或更高。他回顾AI三次拐点，介绍推理时代超级计算机Vera Rubin，还发布OpenClaw等软件，成立开源模型联盟，展示各行业应用，强调共封装光学重要性。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
现代GPU体系结构Cache Operators行为研究
本文基于Compute Capability 8.9的L20 GPU进行实验，对NVIDIA PTX Cache Operators行为做进一步探究，验证了STG指令命中L1 Cache时执行Write Through等结论，还提出了遗留问题待解决。
独白：OpenAI前员工的深度反思
OpenAI前员工在博客分享工作体验，从文化、技术等多维度剖析公司。指出极速扩张面临挑战，文化独特，技术上用Python单体代码库、依赖Azure，还详述Codex项目诞生，认为AGI竞赛在OpenAI等三家展开。
深度洞察：AI带来的产业发展趋势
文章指出AI正以极快速度改变世界，趋势已成。探讨软件业从以应用为中心到以模型为中心的变革，还将阐述从以应用为入口到以AI为入口、AI巨头发展方向及未来展望等内容。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
阿里新研究：统一了VLA和世界模型
阿里达摩院等提出WorldVLA框架，融合视觉语言动作模型与世界模型。它用三套分词器编码，解决传统自回归模型问题，经联合训练，实验显示其性能优，两模型还能相互助力。
OpenAI将上任新部门CEO，发表深度长文
Instacart首席执行官Fidji Simo将在8月18日加入OpenAI任新部门CEO，她发文阐述AI赋能人类的看法，指出要确保技术为更多人带来机遇，还详述AI在知识、健康等方面改变生活的潜力。
初识App Store和苹果审核【第一期】深度解析
App Store的审核流程和苹果惩罚机制究竟是怎样的？文章详细解析了App Store的变迁、分发模式、开发者账号区别、上架流程、审核流程和依据，以及惩罚机制和应对方式。