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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。
Github 23000+ star 又一神级开源项目，秒杀市面上主流收费产品，最主要是轻量化部署！！！
Focalboard 是一款开源项目，能解决团队协作和项目管理中任务杂乱、主流工具收费高、需私有部署等痛点。它功能丰富，适用于多种管理场景，支持本地部署，数据完全自控。
LeCun的世界模型单GPU就能跑了
LeCun世界模型有新进展，开源极简训练方案LeWorldModel，单GPU就能跑，基于JEPA架构，速度快、参数小、控制强且懂物理，完胜此前JEPA方法，训练更简单。
当大家都在“养龙虾”时，阿里把生态里最大的龙虾递到了千问手里
2026年1月千问App上线点外卖、订酒店机票等服务，起初有局限，后体验改善。千问又上线“一句话打车”，接入阿里丰富生活服务生态，有望成“任务操作系统”，推动软件交互变革。
刚刚，喝到了千问APP给我点的奶茶
2026 年初，智能体发展迅猛。Anthropic 发布 Cowork，谷歌联合推出 UCP 标准。1 月 15 日千问 App 上线「任务助理」，打通阿里生态，有 400 多项新功能，实测显示其在多场景表现出色。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
DeepSeek Harness和V4 Pro正式版同时重磅上线，一手实测：DSH更像是AI操作系统
DeepSeek V4 Pro正式版0813上线，升级Agent能力，网页、API、app皆可用。DeepSeek Harness亮相并开源，基于“一切皆插件”理念。V4 Pro跑分部分能力突出但价格将涨，其实际表现待更多测试。
《生化危机》女主演跨界AI拿SOTA了！打造免费“AI记忆系统”爆火GitHub
《生化危机》女主角Milla Jovovich与程序员老友及Claude合作，打造开源免费的AI记忆系统MemPalace。该系统在多项测试中成绩优异，采用“记忆宫殿法”，检索效率提升34%，还设计了AAAK语言，成本低且精度高。