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摩尔线程的野心，不藏了
上市15天后，摩尔线程在首届聚焦全功能GPU的开发者大会上，围绕MUSA推出诸多新品，包括新GPU架构、芯片、智算集群和硬件产品，还将开源核心组件，构建生态，其架构创新定义未来AI产业格局。
英伟达亲手终结CUDA「护城河」？传奇芯片架构师引发争议
英伟达CUDA宣布20年来最重大更新，引入CUDA Tile技术，降低开发门槛。芯片界传奇人物Jim Keller质疑此次更新是否终结CUDA「护城河」，文章分析了相关问题，指出瓦片架构对英伟达内外移植性的不同影响。
黄仁勋手撕「AI泡沫」论！英伟达570亿铁拳暴击，显卡全断货
英伟达Q3 2026财报显示单季度营收达570亿美元，数据中心业务同比狂涨66%。黄仁勋称AI不是泡沫，而是计算范式从通用CPU转向加速式GPU计算的必然。当前多数AI公司估值高、收入低，英伟达作为‘卖铲人’大获全胜。
刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈，线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构，结合线性与全注意力，性能和硬件效率出色，引发对线性与全注意力发展方向的思考。
牛芯基于UB协议，以IP筑牢生态根基
本文围绕牛芯半导体在UB协议生态中的IP布局展开。UB协议填补国内空白、打破国外垄断，牛芯的PHY IP等取得进展。还介绍其设计理念、架构优势等，如对等架构、单边语义等，以及在内存池、拥塞控制等方面的应用，助力开放算力生态。
OpenAI算力账单曝光：70亿美元支出，大部分钱花在了“看不见的实验”
据Epoch AI统计，去年OpenAI计算资源支出70亿美元，多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力，大多用于幕后研究和实验，非爆款模型的最终训练，也解释了其2024年亏损原因。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
监督学习未死，一题训练五小时起飞！华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。