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如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章通过分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在大规模 AI 训练中的表现。介绍三类训练负载及新的 Checkpointing 负载，分析共享文件系统类别，给出比较视角，解读各负载测试结果并总结选型要点。
国产GPU芯动科技发布最新芯片，单卡直接堆上了112GB以上的超大显存
9月22日，芯动科技在珠海正式发布“风华3号”全功能GPU，它有诸多亮点，如集成国产RISC - V CPU与兼容CUDA的GPU、原生支持DICOM显示等，还构建了国产GPU完整生态。
马斯克22万张GPU救场后，Claude勉强恢复“三个月前体验”，Gary Marcus却警告：GPU将严重过剩，很快不值钱
当地时间5月6日，Anthropic宣布用SpaceX算力，提升Claude服务能力。此前其算力紧缺致口碑下滑，此次合作让Claude恢复到3个月前体验。同时，纽约大学学者警告GPU将过剩，而Anthropic发新功能争企业客户。
都在卷「让大模型多循环几遍」，这个7B模型LoopCoder v2说：多循环 1 次就够了
一项新研究表明，7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次，就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数，性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账，给出选择循环次数的诊断方法。
Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验，该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法，也提及生产环境的挑战，此系统处理开放式研究任务价值大。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
刚上市的摩尔线程，即将揭晓新一代GPU架构
2025年12月19 - 20日，摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举行。大会聚焦国产全功能GPU，主论坛将揭晓新一代GPU架构，还有超20场技术分论坛及1000㎡科技嘉年华，诚邀各方共筑智能计算生态。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型，基于 4B 参数在深度探索类任务表现出色，有打破参数壁垒等亮点，还全流程开源，解决小模型性能提升挑战，邀伙伴共建端侧智能体生态。
当 GPU 成为主角：解锁 AI 集群中那 85% 的闲置 CPU 算力
全球AI算力规模增长，GPU成主角，但GPU满负荷运转时CPU利用率低，传统调度机制无法保障优先级，造成资源浪费。TencentOS如意（RUE）的在离线混部技术改造Linux内核调度体系，高效释放算力。
Multi-Agent记忆系统MIRIX：比RAG性能飙升35%，存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限，MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成，支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异，为记忆增强型LLM智能体设新标准。