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扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
穿上唐装，黄仁勋在急什么？
北京时间7月16日，黄仁勋穿唐装在「链博会」演讲。此前英伟达H20芯片获出口资格，RTX Pro芯片将在华发售。他与雷军聊AI和小米汽车，谈H20芯片、Meta抢人等话题，还称财务自由无梦想。
【博客转载】CUDA Local Memory
文章围绕CUDA本地内存展开，介绍其为线程私有存储空间，访问特性与全局内存类似。通过两个计算滑动平均值的CUDA kernel示例，展示数组索引复杂度对存储位置的影响，还给出判断存储位置的方法及优化建议。
无损减少80%激活值内存，提升5倍训练序列长度，仅需两行代码
港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。
20人团队提前实现DeepSeek构想，AI算力变天？直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案，试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计，能应对大模型训推痛点，与DeepSeek构想契合，或成大模型专用架构分水岭。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
零能耗降温6.1℃！新型透明车窗膜让汽车在烈日下自动散热
炎炎夏日汽车暴晒后升温快，现有贴膜技术难以散积热。韩美团队结合光学与纳米工程，设计出新型多层薄膜 STRC，能在高透光下为车厢零能耗散热，实车测试效果显著，还具环保和规模化应用潜力。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
人跑光了，AI视频炸了！马斯克狂发推：Grok Imagine三金封神
xAI的Grok Imagine在DesignArena视频排行榜上，拿下视频竞技场、图像转视频和视频编辑三项第一，远超谷歌Veo 3.1、Sora等对手。它进步迅猛，靠聪明设计取胜，还将推动AI从“蛮力计算”向“智能理解”转变。
谷歌AI的“心脏”长什么样？读懂TPU就够了
文章介绍了谷歌TPU的发展历程，从2015年为解决AI计算效率瓶颈自研，发展到如今成为谷歌“经济支柱”。还对比了谷歌、英伟达、亚马逊的芯片路线，强调谷歌全栈垂直整合策略使TPU在推理时代优势明显。