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别盯着GPU了，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”
进入2026年，AI系统性能越来越取决于执行与调度能力，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”。目前CPU市场供应紧张，英特尔、AMD、英伟达等大厂应对策略各有不同，智能体时代算力天平正回摆。
GitHub 上 6.4 万标星的 Hermes Agent，比 OpenClaw 响应快太多！还会成长进化！
AI Agent领域热闹，OpenClaw有响应慢等问题。Nous Research今年2月开源的Hermes Agent爆火，获64.8K Star。它是自学习型AI智能体，有六大核心特性，支持换模型，更新快，还支持一键安装。
阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片，推理性能跃迁13倍，底层逻辑是什么？| Q推荐
过去几年，模型虽强但使用成本高，阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词，4月13日19:00，InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话，探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。
全行业的「龙虾热」中，什么是AI Infra下半场的「神之一手」？
OpenClaw爆火，标志AI进入「自主执行时代」，但面临安全、资源利用和并发规模等挑战。腾讯云Agent Runtime为企业级AI智能体打造专业支持，解决状态管理和行为治理难题，还助力MiniMax突破性能瓶颈。
硅谷前沿访谈：CUDA之父复盘英伟达20年护城河，揭开万亿算力帝国的底牌
奇点智能研究院院长李建忠采访了“CUDA 之父”Ian Buck，探讨 CUDA 20 年演进、英伟达技术产品及生态。Ian Buck 介绍了 AI 基础设施新阶段，阐述 CUDA 成功原因，还谈及英伟达软硬件协同、应对竞争等问题。
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制，包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化，介绍了各机制代表项目及成果，指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
在中国 AI 生态圈摸底了两周，我学到了什么【译】
作者 José Maria Macedo 在中国考察 AI 生态后，看法变得复杂。他看好中国硬件，但对软件更悲观；指出中国创始人特质与西方不同，本土 VC 加剧此现象；还提到市场泡沫、全球市场布局等情况。
用得越多、失业越快？GitHub 大改 Copilot 规则：默认拿个人代码训练 AI，还搬出 Anthropic 挡枪！
当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练改进AI模型，但用户可手动退出。它称此举因模型需更多数据，还拿微软等挡枪，却遭开发者吐槽。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
裁员40%，股价暴涨23%。老板用过AI之后，对一个人的期望已经按十个人在定了。
当下AI裁员正在发生，如Block裁40%人员后股价涨23%。文章探讨AI时代人+AI的价值、被裁人员去向、分水岭、缓冲窗口及与以往技术变革差异等问题，指出要思考个人不可替代性。