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第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板，再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出，LLM性能提升有理论天花板，扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制，源于计算、信息与学习理论，未来应转向‘有限优化’。
吴恩达：并行 Agent是 Scaling laws 的新方向
吴恩达称并行 Agent 是扩展 AI 新方向。过去 AI 靠数据和计算量提升能力，如今并行 Agent 能在不增加用户等待时间前提下提升效果，虽任务分解有难点，但研究不断涌现。
前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。
告别「解码器饥饿」！中国科学院NeurIPS推SpaceServe，高并发克星
中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构，将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，解决MLLM推理行头阻塞难题，在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。
领先于Transformer！新架构首个1200万上下文模型SubQ，成本仅Opus的5%
Subquadratic公司提出SubQ模型，核心是SSA亚二次稀疏注意力机制。该机制改变注意力计算分配，让模型真正读长文档。SubQ是首个有1200万token上下文窗口的前沿模型，成本低、速度快，有望革新大模型扩展路径。
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。
CUDA-MODE第77课课程笔记：用于GPU kernels的DSL
该课程笔记由Tri Dao介绍GPU kernel开发的DSL生态，涵盖PyTorch、Triton、Cute - DSL等。提出计算效率评估公式，对比不同DSL在Softmax、GEMM等操作的性能。还提及其他DSL工具与Triton扩展项目，并给出使用建议。
黄仁勋：芯片公司的时代已经结束了，现在是 AI 工厂的时代
Lex Fridman 采访黄仁勋，黄仁勋谈对 AI 行业理解，认为 AI 是工业产品，NVIDIA 像建 AI 工厂。还提及算力是智能扩展关键，计算从检索转向生成，Token 细分市场，以及公司组织、架构、开源等多方面观点。