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实时
10月21日周三
10月19日周一
  1. IBM Research Blog22

    Coursera 新课程《AI 数据流架构:从原理到实践》教授现代加速器运行原理

    Coursera 新课程《AI 数据流架构:从原理到实践》教授工程师如何跨 GPU、TPU、Cerebras WSE、Groq LPU 和 IBM Spyre 加速器工作。课程由 IBM 研究院高级研究科学家 Kaoutar El Maghraoui 主讲,通过六门课程和动手实验覆盖执行模型、编译、内存系统、调试和性能建模,强调不同架构如何影响模型性能及编译器优化关键作用。

10月17日周六
10月16日周五
  1. Microsoft AI News

    微软AI发布80亿参数MoE大模型MAI-Base-2

    微软AI完成新MoE大模型MAI-Base-2的预训练,拥有80亿活跃参数和2.8万亿总参数,在内部评估中超越所有开源模型。该模型比开源最强基座模型DeepSeek-V4-Pro-Base预训练FLOPs效率高出4-12倍,并用于训练更大模型。微软通过全栈控制,使用有机数据预训练,计划通过Foundry授权模型权重。

  2. Microsoft Research

    Magnetar 实现基于证明的通用计算

    Magnetar 证明 Rust、Go 或 C 编写的程序,平均比最快可比系统快 10 到 39 倍,并仅依赖标准哈希函数实现安全,解决了零知识证明的三大挑战:效率、通用性和可用性。它通过利用重复性计算和早期终止证明过程,大幅降低了证明开销,使生成证明变得像运行程序一样常规,可用于 AI 智能体行为验证、金融交易校验等场景。

10月15日周四
  1. OpenAI Agents SDK releases27

    OpenAI Agents SDK v0.24.0 发布:新增 MCP 注释与工具异常格式化支持

    OpenAI Agents SDK v0.24.0 发布,新增 MCP 注释对转换工具的暴露支持及运行范围工具异常格式化功能。修复了批量 OpenAI 对话会话写入 API 限制问题,并优化了待处理批准的自动压缩延迟。版本包含 15,444 行新增代码和 1,412 行删除代码,主要改进工具执行与故障恢复、持久化 RunState 与会话历史、沙箱安全、追踪、示例、依赖项及发布元数据。

  2. OpenAI Deployment Safety

    GPT-Live-1.1 系统说明卡

    GPT-Live-1.1 和 GPT-Live-1.1 Quip 使用包括公开互联网信息、第三方合作数据及用户生成内容在内的多样化数据集进行训练,采用高级数据过滤流程减少个人信息并使用安全分类器防止有害内容。其性能指标对比值为已发布模型的最新版本数据。

  3. Google Developers Blog

    如何评估 AI 智能体:超越感觉检查

    评估 AI 智能体不能仅凭感觉检查,因为智能体可能陷入重试循环或产生幻觉回答却仍看似正常,导致云费用和 token 使用量激增。应建立可重复的评估流程,从定义关键用户旅程(CUJ)开始,使用模拟用户测试,并采用单元测试、确定性指标、LLM 作为裁判的评分标准和集成测试等多层检查。结合手动审查的跟踪记录与自动化验证,可在开发早期检测到隐性回归,并随着智能体能力增长扩展评估框架。

10月14日周三
  1. IBM Research Blog38

    IBM 将于 2027 年第一季度推出 7 纳米纳米堆叠技术早期研究开发工艺设计套件(PDK)

    IBM 宣布将在 2027 年第一季度推出 7 纳米纳米堆叠技术早期研究开发工艺设计套件(PDK),帮助半导体公司在大规模采用前评估该技术。该套件将提供逻辑功能标准单元库和 SRAM 设计示例,支持布局布线、早期模块级布局和密度与功耗性能特性评估。纳米堆叠技术通过将晶体管堆叠而非并排排列,首次在逻辑晶圆技术层面实现晶体管级别的 3D 布局,与当前纳米片晶体管架构有显著差异。

10月13日周二
  1. IBM Research Blog58

    IBM Research 用开源智能体工厂以 26 美元成本实现量子纠错芯片设计 52 倍加速

    IBM Research 使用开源智能体工厂优化量子纠错硬件,高级综合评估实现 52 倍加速,成本约 26 美元;同等预算下闭源前沿模型配置成本 299 美元(11.5 倍更高)但加速 204 倍,开源配置以更小面积实现硬件优化;该智能体工厂通过协调器分配任务给并行工作智能体,结合代码修改与硬件效果评估,探索多种架构可能性。

  2. LangChain Blog

    ScaleDown 如何通过压缩和提取技术优化长时运行智能体的上下文管理

    ScaleDown 通过压缩和提取技术优化长时运行智能体的上下文管理,其模型在基准测试中比 GPT-5.5 等通用模型便宜 41 倍且快 2.7 倍。ScaleDown 提供四种模型:Summarize、Compress、Extract 和 Classify,分别用于摘要、压缩、提取和分类,支持最多 1M tokens 的输入,并支持图像和 PDF 输入。

  3. GitHub Blog · AI & ML

    GitHub Copilot 应用入门:如何教会 Copilot 了解你的代码库

    GitHub Copilot 可通过自定义指令、代理技能、自定义代理和模型上下文协议(MCP)服务器等方式,让用户向 Copilot 传达项目规则、封装可重复流程、提供专业指导以及连接外部工具,从而提升协作效率。自定义指令定义代码规范,代理技能封装重复性任务,自定义代理处理复杂工作,MCP 服务器扩展 Copilot 功能。

10月12日周一
10月9日周五