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软件正在发生根本变化：Andrej Karpathy 旧金山 AI创业学院演讲万字实录

Andrej Karpathy在旧金山Y Combinator AI创业学院演讲，指出软件正进入“软件3.0”时代，大语言模型（LLM）是新型计算机，能用英语编程。他探讨了LLM特性、生态，以及如何利用其构建部分自治产品等。

文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。

当前 Agentic RAG 落地有挑战，UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本，训练快且效果好，解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题，在通用和医学 QA 任务中表现出色。

在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。

科大讯飞围绕智能交互场景，对AIUI、机器人超脑等4大平台全面升级。其AIUI以大模型为引擎，有儿童专属交互方案，还推出智能眼镜“三麦阵列”等，各平台在多领域应用成果显著。

过去我们把AI应用想得简单，仅定义为聊天框等。生成式AI可构造全新产品逻辑，催生AI原生应用。‘1000 AIdea应用计划’涌现诸多创意作品，如火星种土豆、星童伙伴等，6月20日上海峰会将展示成果。

本周三，全球图形学顶级会议 SIGGRAPH 公开今年论文奖项。该会议影响力高，涵盖动画、生成式人工智能等多领域。今年有上科大、厦大等校论文入选最佳，还有时间检验奖等，涉及动力学框架等研究。

上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。

为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。

Figure 02机器人开启打工模式，创始人放出其分拣快递新视频，它动作流畅像人类，由端到端通用控制模型Helix自主驱动。此前它还在宝马生产线连续20小时轮班作业，Figure与OpenAI分道扬镳后推出Helix。