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迈向可编程观测:在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起,以矩阵乘法为例介绍性能调优,再到PTX汇编知识,最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进,提供新分析视角。
76%的性能提升与模型无关?Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能,Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。
LLM助力突破尘封60年数学猜想!北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界
北大王立威团队构建基于 LLM 的框架,聚焦 Gilbert - Pollak 猜想,将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录,工作已被 ICML 2026 接收,代码和证明均已开源。
什么时候不该微调:比“怎么微调”更重要的一件事
文章指出微调失败常因一开始就不该调。强调微调解决行为问题而非能力问题,还列举了不该微调的五种场景,如知识接入问题、Prompt没写好等,建议先验证思路,明确目标再行动。
AI泡沫后只剩这两类公司杀出重围!昆仑万维CEO方汉:明年唯一技术赛点在Agent
昆仑万维CEO方汉认为,AI泡沫是必经阶段,产品价值落地成主线,生态是系统工程。今年两类公司突围,四类公司落后。2026年技术赛点是Agent自动化‘可验证过程’。
对科技圈,小红书是个「新绿洲」
作者认为小红书正成为科技圈的「新绿洲」,这里有独特的「人间视角」。科技内容消费模式似「人间夜市」,博主和开发者圈点翻译技术概念。创业者可低成本验证想法,与用户形成「养成系」共生关系。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度,因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel,构建ParaBench基准,多项优化后在测试中击败Bagel。
与DeepSeek-OCR不谋而合,NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本
NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架,为大语言模型长文本推理提供视觉方案,与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读,有快 - 慢路径协作,在多任务表现优,还让模型‘用眼看文字’,优势明显。