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第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。
【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access （文末送书）
文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽，实现朴素自定义设备内存拷贝函数，对比不同数据类型、大小及方法的性能，得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。
Windows AI助手免费进化！能操作电脑、登录网页、生成代码
Windows Copilot正式更新，Microsoft 365 Copilot中Researcher智能体新增“计算机使用”能力，能操作电脑、登录网页、生成代码等。更新已在预览版上线，还介绍了其运行机制和性能测试情况。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
别再卷数据了，LLM也怕「过劳死」！CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点，提出“灾难性过度训练”现象，即增加预训练数据可能导致后训练性能下降，并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献，还介绍了相关实验及结论。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
GPT-5.4 发布，OpenClaw的能力要被取代？OpenAI 新模型不仅会自己用电脑，编程能力也拉满了
今天 GPT-5.4 发布，整合推理、编程及原生计算机使用能力。其原生电脑操作能力提升，与 OpenClaw 竞争。还带来工具搜索降成本、减少幻觉，编程能力增强但价格也升级。
吴恩达来信：DeepLearning.AI Skill Builder工具隆重上线！
DeepLearning.AI发布Skill Builder工具，可根据用户AI项目经历给出个性化反馈和提升建议，从初学者到高级用户都适用，完全免费，还会生成总结报告，Pro会员有更详尽反馈。
告别盲选LLM！ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。
DeepSeek-V4发布！高效百万上下文智能普惠时代来了
DeepSeek-V4发布，是开源社区关键分水岭。它解决超长文本处理效率痛点，架构与优化有多项突破，降低算力消耗和成本，适配国产芯片，性能比肩顶级闭源模型，推动开源社区两大未来趋势。