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AI 时代的洞察方法论：结构化思维与能力迁移
文章以高盛数字化架构设计为例，探讨AI时代技术分析的能力迁移。指出AI使信息采集整合成本降低，技术分析重心从找信息转向构建模型，建模仍是洞察主战场，AI可加速知识铺垫，但模型切换需人类完成。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩，下一代已进入制造阶段
8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。
华为韬定律拆解：等效 1.4nm 是真是假，产业格局怎么变
华为半导体业务部总裁何庭波提出韬（τ）定律，引发市场热议。文章从多层面剖析，介绍其核心、与摩尔定律差异，分析技术突破与包装话术，探讨全球产业链影响、国内板块格局及估值，还给出分析框架与观察要点。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时，发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案，启动多个不同配置Kernel，依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
争夺3500亿估值！谁会是真的“中国英伟达”
6月30日，摩尔线程和沐曦同日递交科创板IPO申请，预计未来A股将涌现近10家“中国英伟达”。这轮上市潮源于政策松动，且美国出口管制为国产GPU提供了市场窗口期，但竞争也日趋激烈。目前国产GPU营收与亏损齐飞，未来需构建生态并解决产能问题。
库克清空弹夹！2nm，韬定律，最强AI电脑
库克退休前火力全开，苹果发布首款2nm制程芯片M6和最强M系芯片M5 Ultra，塞进新款Mac。M6让Mac mini AI性能暴涨，M5 Ultra性能强悍，能跑大模型。但因内存短缺，高内存版限购且供货晚，价格也涨了。
英伟达GPU，将沦为白菜价
硅谷投资大佬Peter Thiel称AI芯片最终会成白菜价。当前英伟达靠垄断赚大钱，但AMD、ASIC、TPU、Trainium等正围剿它，利润将从硬件层转移到应用层，英伟达可能慢慢走下坡路。
阿里最新开源王炸Agent！性能全面SOTA！
阿里WebAgent更新频繁，基本一月一版。它是类似DeepResearch的通用智能体，历经WebWalker到WebWatcher多阶段演进，各阶段解决不同问题，如网页导航、自主信息搜集等，还不断优化训练数据生成与处理方式。