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警报拉满，10k star , QuantDinger，赚钱可能就是这么简单！！！！

量化交易常存在研究、策略、回测和实盘间“失忆”问题。QuantDinger将量化流程形成闭环，是Open - source AI Trading OS，有研究、策略管理等四大核心能力，介绍了使用方法、适用人群。

16岁天才Kairan Quazi从SpaceX离职，入职全球顶尖量化交易公司Citadel Securities。他曾14岁毕业于圣克拉拉大学，被马斯克选中加入SpaceX。他表示量化金融反馈快、结果直观，且新公司欣赏他的非传统背景。

清华大学团队在《科学》发表DrugCLIP研究，将对比学习引入药物发现，把分子对接转为向量检索，使虚拟筛选速度提升千万倍，还构建全球首个全人类蛋白质组药物筛选数据库。

京东跨界推出业界首个开源高完成度轻量化通用智能体产品JoyAgent - JDGenie。它开箱即用、轻量可自部署，内置多种子智能体与工具，还给出二次开发示例，有多层次多模式思维等创新点。

这是关于 LightX2V 里 `lightx2v_kernel` 做 FP4 量化 GEMM 的读码笔记，解释接口和约束、kernel 关键路径等问题，还介绍 NVFP4 和 MX-Formats 量化原理、代码实现，以及 LightX2V 项目中的实际使用。

Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。

文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽，实现朴素自定义设备内存拷贝函数，对比不同数据类型、大小及方法的性能，得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。

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。

DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计，引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化，将NVFP4策略拓展到预训练阶段，其方案能解决核心挑战，实验证明NVFP4在大规模训练中可行。

IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。