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如何在24GB显存里，塞下一个万亿参数的巨兽？KTransformers入选顶会SOSP
清华大学与趋境科技联合研发的KTransformers系统，可让消费级显卡跑万亿级参数模型，其论文入选SOSP 2025。该系统解决MoE模型本地部署难题，技术创新多，还与SGLang合作，提升硬件利用率。
新晋诺得主警告：别做梦了，AI难有「经济奇点」！
新晋诺奖得主Philippe Aghion早在2017年就剖析AI对就业与增长的影响，强调它并非奇点催化剂，而是受「鲍莫尔成本病」制约的工具。他认为AI是自动化进程的最新形态，其对经济增长的促进作用或受限。
Karpathy再放大招：8000行代码复现ChatGPT全栈，最低成本仅100美元，4小时跑完
Andrej Karpathy发布项目nanochat，是全栈式ChatGPT克隆体训练/推理流水线，代码约8000行，覆盖训练分词器、预训练等完整流程。介绍不同成本下模型表现，还回答网友关于架构、训练数据等问题。
云栖大会演讲实录：Qoder 产品背后的思考与未来发展
这是云栖大会上关于 Qoder 产品的演讲实录。Qoder 是阿里推出的 Agentic 编程平台，上线一月收获数十万用户。介绍了 AI Coding 三阶段，阐述 Qoder 定位、功能模式、技术优势，展望 AI Coding 未来。
把AI装进数据库：PostgresML和Korvus的新思路
当下机器学习应用开发流程复杂，开源数据库Postgres带来惊喜。PostgresML团队让AI模型跑在数据库中，介绍了PostgresML和Korvus两个关键项目，二者结合降低复杂度，让‘在SQL里跑AI’成工程现实。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
两年半后，我不再“写”代码，而是“指挥”一个AI团队
腾讯程序员分享两年半使用AI的经验，涵盖工作与生活。工作中，介绍信息处理、规划、执行、复盘等流程的AI工具及用法；生活里，提及AI在育儿、娱乐等场景的应用，鼓励开放心态尝试。
训练数据爆减至1/1200！清华&生数发布国产视频具身基座模型，高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。
好奇心之旅：Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员，日常用Cursor开发，因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等，还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。