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9月21日周一
9月19日周六
9月18日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML22

    GitHub Podcast 拆解五大 AI 热梗:读代码、RAG 已死、Skills 杀死 MCP?

    GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门论断:AI 生成代码仍需阅读,但审查力度应按风险分级;Skills 与 MCP 解决不同问题,前者是可读的 Markdown 打包经验,后者提供工具与数据的标准接入;RAG 并未消亡,检索能为模型提供训练数据外的文档、内部知识与代码库上下文,减少 token 浪费并降低答案不完整的概率。

  2. Google AI Blog22

    Google AI & Economy 团队迎来诺贝尔经济学奖得主 Philippe Aghion 等专家

    Google 扩充 AI & Economy 研究项目,邀请 2025 年诺贝尔经济学奖得主 Philippe Aghion 出任学术顾问,Ajay Agrawal 加入访问学者计划。Anu Madgavkar 与 Daniel Rock 出任研究项目总监,前者负责全球 AI 扩散与中小企业生态,后者聚焦企业生产率与劳动力重构。该团队将直接为 ATLAS v1.0 的后续更新和实证研究提供支持。

9月17日周四
  1. GitHub Blog · AI & ML80

    GitHub 用 Copilot 将 Copilot 运行时迁移到 Rust

    GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust,AI 智能体编写了大部分代码,分布在 128 个 PR 中增量合入 main。

    推荐理由:GitHub 工程师复盘用 Copilot 把运行时从 TypeScript 迁到 80 万行 Rust 的全过程,含多智能体协作与提示缓存数据。

  2. NVIDIA Developer Blog42

    NVIDIA TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 上以 6.4 倍速度完成 MLPerf Edge Agentic Benchmark

    NVIDIA 的 TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 上完成 MLPerf Edge Agentic Benchmark,速度提升 6.4 倍。该方案面向从云端数据中心迁移到车辆、机器人等边缘设备的 AI 智能体,针对其多步骤工具调用、结果评估与长对话推理带来的边缘推理新需求,实现快速 token 生成。

  3. NVIDIA Developer Blog22

    NVIDIA 用智能体 AI 将 CUDA Tile 操作从 Python 翻译到 Rust

    NVIDIA 借助智能体 AI 把 CUDA Tile 操作从 Python 翻译为 Rust,用于 cuTile Rust(cutile-rs)这一基于 tile 的 GPU kernel 编写系统。该系统将 Rust 所有权模型扩展到 tile 级 GPU kernel,把可变输出拆分为互不重叠的分片,并在 kernel 启动间保持主机侧所有权契约,同时允许程序员在需要底层控制时局部退出。

9月16日周三
  1. NVIDIA Newsroom67

    NVIDIA Vera Rubin NVL72 首次亮相 MLPerf Inference v6.1,吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍

    NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 首次提交 Vera Rubin NVL72 预览结果,在 Qwen3-VL 上吞吐最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍,在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍。

    推荐理由:MLPerf v6.1 首次提交数据给出 Vera Rubin NVL72 相对 GB300 的吞吐提升与 99% 扩展效率,可据此判断推理基础设施的性价比走向。

  2. NVIDIA Newsroom58

    Emerald AI、Google 与 NVIDIA 发起 AI 能源管理联盟 AEMA

    Emerald AI、Google 和 NVIDIA 宣布成立 AI 能源管理联盟(AEMA),推动数据中心根据电网状况动态调节用电。该联盟采用技术中立、基于性能的要求,聚焦响应速度、持续时长、可预测性和紧急情况下的行为,并计划统一技术标准与运营数据共享。AEMA 汇集 AI 平台、基础设施提供商、数据中心运营商、电力生产商、公用事业和区域电网运营商,目标是加快美国 AI 基础设施并网。

  3. Samsung Newsroom22

    三星 Galaxy Z 系列人像视频如何复刻专业大光圈镜头虚化

    三星 Galaxy Z 系列(Galaxy Unpacked July 2026 发布)的人像视频功能通过 AI 视频处理与真实镜头光学分析,复刻大光圈镜头的景深与 Bokeh 效果,虚化程度随主体与背景距离自然变化。用户可在拍摄后切换对焦主体,并将虚化程度从 0 调至 7。该功能由三星研究院与 MX 业务部门联合开发,后者将其优化并落地到设备。

  4. Google Research34

    Google Research 提出 Retrieve-for-Train:用离线 RL 编译扩散检索器,绕过查询扇出推理瓶颈

    Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架,用离线强化学习发现奖励对齐的查询扇出并编译为监督信号,再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器,实现单次非自回归的查询扇出。该方法在 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 上微调扇出语言模型,以集合级属性奖励评估整组结果,避免推理时生成数百个 CoT 推理 token。相关论文已被 ICML 2026 收录。