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Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理，通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程，以及优化策略和配置启用方式。
微软最新财报：总营收701亿美元，云与AI业务增长强劲
微软发布2025财年第三季度财报，营收701亿美元，同比增13%。生产力与业务流程、智能云、个人计算等业务均有增长，云业务营收424亿美元，同比增20%。董事长称云与AI是关键，CFO表示业绩强劲。
告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
卡帕西点赞Transformer内置计算机！每秒3万Token吞吐，拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足，Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序，通过2维注意力头设计提升推理效率，能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出，还精确求解了世界最难数独。
AI 驱动的智能异常处置：从异常发现到根因定位
在 2025 年 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，阿里云算法专家张颖莹分享《AI 驱动的智能异常处置：从异常发现到根因定位》。她介绍阿里云计算平台运维挑战，给出算法选型与设计思路，还提及后续平台建设规划。
IC测试座与HBM：AI 时代幕后英雄
在AI技术飞速发展的当下，高性能计算芯片是关键，HBM作为AI芯片重要组成，其测试技术愈发重要。文章介绍了IC测试座与HBM在AI芯片中的应用、发展趋势，还提及HBM测试挑战及相关技术设备等内容。
上下文记忆力媲美Genie3，且问世更早：港大和可灵提出场景一致的交互式视频世界模型
交互式长视频生成缺乏稳定场景记忆，制约下游应用落地。Google DeepMind的Genie 3有强场景一致性但未公开技术细节。港大和可灵提出的Context as Memory模型，上下文记忆力媲美Genie 3且投稿更早，还提升了计算效率。
a16z 合伙人：AI 正将 10 倍工程师“降级”为 2 倍！应用层已无技术护城河，未来在基础设施和业务深耕
Andreessen Horowitz (a16z) 的合伙人 Martin Casado 在对话中指出，当前AI大模型竞争格局似当年云计算大战，寡头垄断将降临。他还谈到AI对开发者、投资决策、市场格局的影响，以及对AI安全、开源等问题的看法。