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“天下苦CUDA久矣！”KernelCAT率先掀桌，实现国产芯片无痛适配

中国AI产业与英伟达GPU及CUDA生态深度依赖，国产AI根基脆弱。KernelCAT作为AI Agent，能开发高性能算子，在昇腾芯片调优测试中表现出色，还能让国产模型在昇腾芯片上高效部署，实现35倍加速。

科大讯飞发布全国产算力训练的讯飞星火X1.5，推理效率暴涨100%，综合性能跻身全球顶级。还首发非自回归语音大模型架构，效果提升、成本降低。此外，展示多领域应用成果，发布相关产品，开源智能体平台。

国产免费2B开源语音模型VoxCPM 2，联合OpenBMB开源社区等推出。它能复刻郭德纲《莽撞人》贯口，覆盖九种方言、三十门外语，音质达48000Hz。还可在线体验，有降噪等功能，技术独特且开源工具链完备。

大语言模型领域，提升性能常需高算力、大量数据和长时间训练。Meta提出新型模型汤技术SoCE，通过分析类别相关性操纵模型权重，在BFCL上刷新SOTA记录，为开源社区指明低成本进化之路。

智子芯元成立半年获数千万天使轮融资。国产AI算力生态面临适配难题，该公司用“AI+运筹”解决。其核心技术“运筹学x大模型”，自研KernelCAT引擎，实现多场景高效交付，具泛化性。

智谱发布GLM - 5.3 - Flash（牛来模型），原生多模态，支持1M token上下文，运行在国产芯片，价格实惠。阿里开源Qwen3.8 - Flash - Next权重，成本低性能优，在四大维度重构架构。

6月30日，百度正式开源文心大模型4.5系列，含10款模型，实现预训练权重和推理代码全开源。可在飞桨星河社区等平台下载，百度实现框架与模型“双层开源”，技术创新多，性能表现优。

京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。

上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。

字节与NTU优化多模态模型搜索策略，通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制，用强化学习训练模型，使其按需搜索。实验显示，MMSearch - R1系统少搜30%还更准，为多模态大模型发展提供洞见。