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晶圆级芯片和存算一体结合：中科院提出15万tokens/s晶圆级芯片方案丨ASPLOS'26

当前大模型发展对计算硬件需求增长，数据搬运成隐性开销。中科院团队成果Ouroboros实现晶圆级芯片，解决数据搬运问题，虽面临挑战，但性能与能效表现显著，验证了“存算一体+晶圆级集成”路线可行性。

4月16 - 18日，QCon全球软件开发大会·北京站（2026）举办，超2000人参与。极客邦赵钰莹点明企业AI落地要点；黄东旭等专家分享见解，探讨软件变革、安全等；还有25个专题及展区展示，后续接力6月上海AICon。

现象级AI视频技术字节Seedance 2.0在arXiv发论文，公布26页Benchmark和170位贡献者名单。此时它正通过Byteplus平台铺向全球，支持多模态输入。该模型突破瓶颈，评测表现优异，团队近半换血。

OpenAI在Claude Mythos泄露一周后，祭出专门为安全防御微调的GPT-5.4-Cyber，仅网络安全专家可用。还升级网络安全“信赖访问计划”。其战略有三原则，Codex Security已修好超3000个高危和致命漏洞。

AI Hedge Fund项目将12位世界级投资大佬“炼化”成Agent，可实时分析股票、完善交易策略，还内置回测模块。它兼容13种大模型，部署门槛低，开源后获高星。不过多数框架未实盘，投资有风险。

AI智能体重塑软件工程，研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验，介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。

谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动，其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度，它提升单位字节信息密度，改变边际需求曲线，代表范式转移。

Google Research发布TurboQuant压缩算法，将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit，内存降6倍、速度快8倍且精度零损失，解决了传统算法的压缩开销问题。

USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。

大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。