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大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核？南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核，当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench，打破现有评测基准局限，构建模块化评测体系，多模型实测，还指出LLM短板并明确未来方向。
波士顿动力 | 人形机器人Atlas ，最新研究进展！
世界人形机器人运动会引发对自主机器人的讨论。波士顿动力与丰田研究院合作为 Atlas 开发大型行为模型（LBM），使其能自主完成复杂任务，研究团队展示成果并介绍模型构建流程、实践成果及研发原则。
ICCV 2025 | 机器人自主探索未知复杂空间？GLEAM破解主动探索建图的泛化难题
文章聚焦机器人在未知复杂空间的自主探索建图难题。香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出GLEAM，搭建GLEAM - Bench基准，设计通用策略，实现零样本适配未知空间，在多指标上超越先前方法。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述！一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展，让研究者探索将智能延伸到物理空间，VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架，分析主流action token，还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
简单了解下CUDA Green Context
文章基于Flashinfer实现介绍CUDA Green Context，它在CUDA 12.0+引入，能实现资源隔离、降低多线程性能损失、提高GPU使用率。还给出使用方法及代码示例，不过测试性能未达预期，需关注后续发展。
北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
苹果拆解AI大脑，推理模型全是「装」的？Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型（LRM）在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示，模型亦无法稳定执行，暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。
谷歌 CEO 皮查伊万字专访：AI 正重塑搜索引擎、Web 乃至整个互联网
Google I/O 大会后，谷歌 CEO 皮查伊接受专访，围绕 AI 平台转型、搜索体验重塑等议题分享洞察。他指出 AI 是平台级跃迁，搜索将成定制体验，Web 在转型非消亡，还回应了新闻出版界不满等争议。
9位顶级研究员连讲3晚，华为盘古大模型底层研究大揭秘
华为诺亚方舟实验室成果颇丰，4月开发千亿级通用语言大模型Pangu Ultra，5月推出稀疏大语言模型Pangu Ultra MoE。5月28 - 30日，机器之心联合举办分享会，9位研究员揭秘量化、剪枝等关键技术突破。