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逐个token太慢！大模型原生并行出token，CMU、英伟达新作Multiverse
卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。
5Y View｜如何打造真正有用的AI产品？生成式AI改变的创业规则
本文围绕如何打造真正有用的AI产品展开，以Granola为例，阐述生成式AI领域创业需新打法，如不浪费时间解决即将消失的问题、利用边际成本创造机会、重视上下文及聚焦特定场景等。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
mem9：让微信里的龙虾不再失忆
文章介绍了 mem9 这一给 AI Agent 用的持久化记忆基础设施。它由 TiDB 团队打造，能解决 AI 失忆问题，实现记忆云端存储、无缝迁移，有两段式提取、混合搜索等功能，还能筛出重要记忆。
Transformer学不会多位数乘法？MIT和哈佛的研究指出了一个简单漏洞
MIT、哈佛和谷歌DeepMind团队实验发现，Transformer做4位数乘法有软肋。用‘隐式思维链’（ICoT）训练的模型准确率达100%，传统方法仅1%。研究揭示了问题根源，还给出修复方案，但也引发诸多质疑。
这个国产Deep Research 有些「另类」：它不想只授你以鱼，还想授你以渔
文章介绍秘塔AI的Deep Research产品，它有“问题链”展示，研究过程可视化，免费开放。实测中它表现出色，能深度分析问题、给出有价值结论。虽有小瑕疵，但在深度研究赛道领先，让AI思考透明、研究普惠。
“同事.skill”不用写了，爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你，还让开发者集体抛弃 “龙虾”？！
近日，Hermes Agent 在国内爆火，获超 5.2 万 stars 且还在增长。它与 OpenClaw 不同，采用单 Agent 架构，有学习循环和分层记忆系统。背后公司 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型，还引入区块链解决算力问题。
谷歌新论文把内存股价干崩了！KV cache压缩6倍，“谷歌的DeepSeek时刻”
谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法，可将AI推理中最吃内存的KV cache压缩至少6倍且精度零损失，还能8倍加速计算。虽引发存储芯片巨头股价下跌，但目前只是实验室成果，仅解决推理阶段内存问题。
智能体时代的人月神话
作者 Wes McKinney 因 AI 打乱睡眠作息，在工程师圈子热烈讨论人类技术优势。他开发 RoboRev 工具，结合《人月神话》探讨软件工程未来，指出智能体虽提升生产力，但面临本质复杂性、范围蔓延等问题，设计与品味仍至关重要。
苹果推出 Ferret-UI Lite：一款用于查看和控制 UI 的端侧 AI 模型
苹果推出 30 亿参数的 Ferret-UI Lite 端侧 AI 模型，可解析屏幕图像、与应用交互。现有 GUI 智能体方法存在建模复杂等问题，Ferret-UI Lite 性能有竞争力，训练采用两阶段流程，还给出应用建议。