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LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战，如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用，对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
小扎新AI，凉得彻底？
9月25日，Meta推出嵌入Meta AI应用的AI视频流Vibes，可浏览、二创和分享AI视频，改写短视频玩法。它降低创作门槛，融入Meta生态，野心勃勃，但也带来版权等争议，还将与硬件结合，AI视频或成新全民入口。
让AI自动生成工作流
不会搭建工作流没关系，可让AI自动生成。如用Claude帮搭建n8n工作流，它生成JSON文件，复制粘贴到n8n配置节点即可用。介绍n8n特点，还讲了Claude自动生成n8n工作流的操作步骤。
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
两个月连获两轮数亿元融资，深度机智以全栈自主路线加速国产物理AI基座模型落地｜甲子光年
物理AI是全球科技竞争焦点，深度机智率先定义‘人类学习’技术路线，成立一年全链路落地。近日完成数亿元融资，下轮融资收尾。其数据、模型、硬件成果显著，产品全落地，订单数千万元，团队强大，将推动国产物理AI普及。
AI第一金主黄仁勋：日均花掉20亿
AI投融资火热，黄仁勋成最大金主。过去财年英伟达投资175亿美元，今年已投400亿。投资风格是大手笔、广撒网，涵盖AI模型、算力、硬件等。偏爱OpenAI，投300亿，但与各实验室关系复杂，投资也有商业考量。
具身智能迎来“安卓时刻”，一位清华博士决定给机器人换脑｜甲子光年
千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统，可脱离特定硬件载体，安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚，选分区预测式世界模型，目标是打造“机器人领域的安卓系统”，还认为家庭场景比工业场景易落地。
硅谷AI巨头越来越像一家重工业公司
Meta和CBRE推出LevelUp光纤技术员培训项目，为数据中心培养新手。此外，Google、Amazon、Microsoft也有类似职业教育项目。同时，这些超大规模云服务商还在电力、硬件、连接等方面自建自用，呈现垂直一体化趋势，但资本市场仍按软件公司给它们估值。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
AI写CUDA算子准确率92%，到国产芯片只剩4%？上交方法直线拉升，DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%，给华为Ascend NPU写算子仅4%，因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据，将GPT-5.2正确率从4%拉到83%，还拓展到DeepSeek架构算子。