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新紫光集团三周年：智变跃升，交出硬核答卷
2025年7月11日新紫光集团完成战略重整三周年，交出硬核答卷，连续三年营收超千亿，专利增加。其聚焦智能科技主业，通过战略布局、技术攻坚、生态协同实现发展，未来将持续求新求变，深化合作。
Lovable 仅凭 35 个员工创造 8000 万美元 ARR 的原因
Lovable 仅35人7个月达8000万美元ARR，因其有大量 AI 原生员工。AI 原生员工默认用 AI，能快速解决问题。聘用此类员工可释放自主权、提升速度，传统公司转型难，未来组织将变革。
上下文工程比提示词工程好 10 倍，比 vibe 编码好 100 倍！Karpathy 站台，堪称「全新的氛围编码」。
Andrej Karpathy 提出「上下文工程」概念，Shopify CEO 更青睐它。研究显示开发者因 AI 幻觉和错误多，不信任其生成代码。上下文工程可成 AI 辅助开发核心技能，文中还介绍了相关开源项目及使用方法。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
用视频存储文本的黑科技！
memvid-rs是memvid的Rust重实现，可将文本文档编码为视频二维码实现存储和检索。它有高性能、用TRUE机器学习等特点，兼容多格式、跨平台，无需安装，适合存档文本语料库等。
【博客转载】CUDA Reduction
文章来自Lei Mao，介绍CUDA归约操作。先阐述归约操作在并行计算中的常见性，接着实现两个批量归约求和kernel，还给出构建和运行示例的命令及结果。最后探讨大数组归约求和的方法及性能影响。
从后训练回到预训练，LLM+RL 的潜力兑现有有机会走更远吗？
RL与LLM结合是重要技术方向，应用从后训练延伸至预训练。虽看似为LLM+RL带来希望，但RL本身有局限。微软等提出的RPT有潜力，不过训练语料等未广泛验证，且需大量计算资源。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。
5Y News｜首形科技完成Pre-A轮融资
6月26日首形科技宣布完成Pre - A轮融资，由招商局创投、深创投领投。创始人胡宇航长期研究机器人相关方向，其成果构成产品技术起点。公司有三大技术体系，还提出类人共情价值，欲引领机器人情感觉醒时代。