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。

比人类专家快2倍，斯坦福联合英伟达发布TTT-Discover：用「测试时强化学习」攻克科学难题

斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。

Google 团队一年都没做出来的项目 Claude Code 一小时就把代码写出来了

Google首席工程师称团队一年没搞定的分布式Agent编排系统，Claude Code一小时生成代码。但后续有澄清，AI是基于人一年探索成果生成‘玩具版本’。还分析了工作价值、瓶颈转移等，指出AI时代个体和小团队机会。

Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天

OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。

逆势降本：云上数据平台年复削减30%的治理实践

本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年，分“降本增效”三部曲：成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建，分享经验，助力同行开展相关工作。

阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！

阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。

Cursor调价风波背后：商业逻辑与用户期待的错位

Cursor在6月16日调整Pro计划收费模式，从请求数限制改为计算量限制，虽称优化却引发用户不满。用户发现服务缩水且沟通模糊，社交媒体上一片失望愤怒声。7月4日Cursor道歉并推出补救措施，但信任修复不易。

本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。