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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。
“英伟达 AI 项目数量已失控！”黄仁勋五杯酒下肚，把压箱底的都掏出来了
近日，英伟达黄仁勋与思科 Chuck Robbins 对话，黄仁勋指出编程是打字，是商品。英伟达 AI 项目数量‘失控’仍任其发展。他认为 AI 机会在‘被增强的劳动力’，提醒企业别成用 AI 最后一名。
Gemini 3 Pro的位置，Kimi K2.5也想坐坐？
Kimi 发布 K2.5，在视觉编程上表现亮眼。它通过多模态训练涌现审美，能生成美观网页。与 Gemini 3.0 对比各有优势，Kimi Code 开源终端 Agent 功能强大，Kimi 还探索 Agent Swarm 协作新路径。
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。
Glyph：文本转图片解决长上下文困境，智谱把“DeepSeek-OCR”具像化了
传统 token 扩展方式遇算力成本天花板，DeepSeek 与智谱都想到让 AI“看”文字思路。智谱发布 Glyph 框架工程化实现此思路，将文本转图片处理，降低计算成本，有不错效果但也存在排版敏感等限制。