NVIDIA 与 CoreWeave 将 Vera Rubin NVL72 投入生产,Cognition 为首家客户
CoreWeave 宣布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统搭配 Spectrum-X 102.4T 以太网在 CoreWeave Cloud 上可用,成为首批交付该平台的云厂商之一,Cognition 是首个在生产环境运行 Vera Rubin 的客户。
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CoreWeave 宣布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统搭配 Spectrum-X 102.4T 以太网在 CoreWeave Cloud 上可用,成为首批交付该平台的云厂商之一,Cognition 是首个在生产环境运行 Vera Rubin 的客户。
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GPT-6.1 Sol 现已在 Amazon Bedrock 正式可用,是 GPT-6 Sol 的重大升级,面向智能体编码、计算机使用和专业工作负载提供更强的推理能力。
AI 评分 71 / 100
基于 Amazon Bedrock AgentCore 的合同智能平台用 AI 智能体把合同 PDF 抽取为结构化数据,而非依赖 RAG 检索。
AI 评分 34 / 100
llm-anthropic 0.30 发布,除支持 Claude Sonnet 5.5 外,新增 llm anthropic refresh 命令,可直接从 Anthropic API 刷新模型列表,无需为新模型单独发版。该版本还加入 llm anthropic count 命令,调用 Anthropic 免费 token 计数 API,在发送提示词前返回其将消耗的 token 数。
AI 评分 31 / 100
德里通过电网改造,把输配电损耗从2002年的超过50%降到2026年的5%至6%,供电可靠性指数从约70%升到99.9%以上。技术手段包括SCADA集中监控、加装数百组电容器组补偿无功、以绝缘三相一体电缆替代裸导线防盗电、数字电表与射频集中抄表,变压器故障率从11%降到不足1%。作者强调单纯技术不够,还需配套执法、缴费渠道和社区参与,BSES已用AI分析用电模式识别窃电并做负荷预测。
AI 评分 42 / 100
GitHub Copilot 提出用 canvas 替代 chat 作为与 AI 交互的主要界面。canvas 是运行在 GitHub Copilot 应用内的全栈小应用,可与 agent 双向通信,也能调用第三方 API 或在本地执行代码,例如管理 Winget 包、操作 SQLite 数据库。
AI 评分 36 / 100
Airbnb 正在扩大 GPT-6 Astra 及 OpenAI 前沿模型的使用范围,帮助工程团队排查 bug、设计系统并加快交付。
AI 评分 30 / 100
OpenAI 宣布为 GPT-6 改进提示词缓存,带来更高的缓存命中率、新的诊断能力、显式断点以及可降低延迟和成本的控制项。
AI 评分 52 / 100
Hugging Face 为 transformers 加入 GGUF 支持,用户可从 Hub 选取量化 checkpoint,通过 from_pretrained 传入 gguf_file 在本地生成,无需额外配置。
AI 评分 62 / 100
TypeSafe AI 发布首个大型可编程模型 Jev,定位为面向代码消费的 System 1 模型,按每美元智能优化,而非面向聊天的指令跟随模型。
AI 评分 74 / 100
NVIDIA 提出 AI 安全应作为工程问题处理,需要明确的安全需求、可执行的管控、指定负责人和防护有效的证据。其开源安全运行时 NVIDIA OpenShell 在智能体之外强制执行策略并提供沙箱执行,Cisco DefenseClaw 在其上增加治理层,JFrog 则集成 OpenShell 扫描和验证智能体技能。
AI 评分 36 / 100
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 智能体写了其中大部分代码,分布在 128 个合入 main 的 PR 中并逐步发布,而非一次性切换。
AI 评分 80 / 100
NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览成绩,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。
AI 评分 62 / 100
OpenAI 将 Habitat 从 Python 库演进为全球分布式存储平台,支撑 10 亿 ChatGPT 用户、每秒 2200 万次请求。
AI 评分 40 / 100
GitHub Copilot 应用内置 diff、终端和浏览器三个面板,让开发者无需切换编辑器、终端和浏览器即可完成审查、运行和预览 AI 生成代码的完整流程。
AI 评分 36 / 100
Mistral 与 Cloudera 宣布合作,将 Mistral 模型集成进 Cloudera 混合数据平台,企业可在私有云、公有云、本地及完全气隙环境中部署推理并保持完全控制。企业还能在受控环境中用专有数据训练自有模型,数据与由此产生的智能均归企业所有。Cloudera 平台承载 30 exabytes 客户自管数据,双方称此举面向对主权 AI 日益增长的需求。
AI 评分 38 / 100
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 迁移到 C++,对象是一个没有测试套件和集中文档的物理密集型油藏模拟器。团队先搭建数值对齐校验框架,用自定义解析器生成调用树,再通过 Vibe CLI 启动上百个智能体逐节点文档化并提交 PR。迁移采用规划、编码、测试、质量审查智能体加人工审核的分模块工作流,首个冲刺完成 30 万行中的 4 万行核心功能。
AI 评分 62 / 100
GitHub 发布研究预览 Project HydraFusion,通过运行时多模型编排为每个任务选择执行方案,用户可在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 启用,按各模型标准费率计费。
AI 评分 71 / 100
Google 启动 Fairwind Program,向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全伙伴限量开放 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender 组合,用于自主发现并修复漏洞。
AI 评分 58 / 100
Hugging Face 发布 @huggingface/kernels,一个从 Hugging Face Hub 加载并运行优化 WebGPU kernel 的 JavaScript 库,同时上线 207 个 kernel 的初始集合,均以 Apache-2.0 许可发布为独立仓库。
AI 评分 60 / 100
OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 的首批结果,称其在 AI 推理上实现业界领先的速度与能效。该定制芯片面向现代模型提供更高吞吐量和更低延迟,同时更省电。
AI 评分 42 / 100
Papers with Code 用 Hugging Face Jobs、Storage Buckets 和 Inference Endpoints 搭建了一套混合搜索系统,为超过 11 万篇来自 arXiv 和 Daily Papers 的论文维护嵌入向量。
AI 评分 34 / 100
Liquid AI 为 LFM2.5 家族的三款模型 LFM2.5-1.2B-Instruct、LFM2.5-2.6B 和 LFM2.5-8B-A1B 发布 DSpark 草稿模型检查点,通过投机解码在不改变输出质量的前提下提升解码速度,GPU 上吞吐最高提升 3.18 倍,端侧最高 2.87 倍。
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Hugging Face 博客介绍了一个约束感知 GPU 分配器,在相同硬件和负载下对比 FIFO 调度器,七个基准场景中 GPU 利用率最高提升 33 个百分点,优先级加权产出全部上升、最高提升 105%。该分配器把实时推理需求当作随时步变化的曲线而非全天峰值预留,并按优先级在整个调度周期内放置批式任务。
AI 评分 36 / 100
OpenAI 预览新的 API 服务档 Ultrafast,运行 GPT-5.6 Sol 时最高提速 14 倍。该服务由 Cerebras 提供支持,输出速度最高可达每秒 750 个 token。
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Mistral 宣布三项推进 AI 主权的举措:Mistral Regional Endpoints 正式可用,客户可选择推理在欧洲或美国运行;Mistral Priority Tier 进入公开预览,为关键业务负载提供承诺服务等级、自定义速率限制和 uptime SLA。
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OpenAI 与 AWS 合作,将 Daybreak 网络安全能力通过 Amazon Bedrock 提供,用于支持企业安全相关工作流。
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OpenAI 披露其 GPT-Live 语音系统的构建过程,该系统采用无轮次(turnless)语音模型与低延迟架构,实现与 AI 的连续语音交互,让对话更快、更自然。整个实时系统从零搭建耗时六个月。
AI 评分 42 / 100
IBM Research 在 Hugging Face 博客中复盘为智能体构建模型路由的经验,指出多数路由系统把模型选择当成分类问题,实际却是系统优化问题。
AI 评分 52 / 100
Hugging Face 宣布 vLLM 的 transformers 建模后端现在在许多 LLM 架构上达到甚至超过 vLLM 手写原生实现的吞吐。在 Qwen3-4B 单卡、Qwen3-32B 张量并行、Qwen3-235B-A22B-FP8 MoE 数据加专家并行三种配置下,该后端均追平或超过原生吞吐。
AI 评分 67 / 100
Microsoft 在 Build 2026 上宣布 Foundry Managed Compute 及 Hugging Face 模型集合,将开源权重模型一键部署到托管 GPU 平台。
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SkyPilot 与 Hugging Face 联合推出 store: hf 存储后端,可用一个 hf:// URL 和现有 HF_TOKEN 把 Hugging Face Bucket 或任意模型、数据集、Space 仓库挂载进 SkyPilot 任务,并在 20 多个云、Kubernetes、Slurm 和本地环境上运行。
AI 评分 62 / 100
Hugging Face 为 Kernels 项目引入 Hub 上的 "kernel" 新仓库类型,并新增可信发布者与代码签名两层安全机制,默认只加载可信发布者的 kernel。CLI 方面,kernels 与 kernel-builder 职责分离,前者专注加载与准备。框架支持新增 Torch Stable ABI 和 Apache TVM FFI,后者是 Torch 之外首个受支持的框架。
AI 评分 34 / 100
Hugging Face 发布教程,介绍用一条 hf jobs run 命令在 HF 基础设施上启动私有、兼容 OpenAI API 的 vLLM 推理端点,按秒计费,无需自行配置服务器或 Kubernetes。
AI 评分 60 / 100
Google Chrome 团队开发者关系工程师 Thomas Steiner 在 Hugging Face 博客中,试验了拟议的 Cross-Origin Storage(COS)API 如何解决 Transformers.js 的跨源缓存重复问题。
AI 评分 34 / 100
PyTorch 性能剖析系列第二部分将手写的 matmul-add 替换为 nn.Linear,并堆叠三层加激活函数构成 MLP 模块,在 NVIDIA A100-SXM4-80GB 上分析其 profiler trace。
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Hugging Face 介绍如何把 GitHub Actions 的 CI 任务迁移到 Hugging Face Jobs 上运行:保留 GitHub Actions 调度。
AI 评分 60 / 100
Hugging Face 发布 PyTorch 性能分析系列教程第一篇,介绍如何用 torch.profiler 分析矩阵乘法与加法操作。教程基于 PyTorch 2.13 和 NVIDIA A100-SXM4-80GB,讲解 profiler 表格与 trace 的读法,以及从 Python 调用到 CUDA kernel 的完整链路,并演示加上 torch.compile 后的变化。
AI 评分 30 / 100
Hugging Face 让 Reachy Mini 机器人实现完全本地语音对话,无需云端和 API key。
AI 评分 50 / 100
Hugging Face 发文讲解如何在连续批处理中实现异步批处理,通过 CUDA stream 将 CPU 批次准备与 GPU 计算解耦并行,消除两者轮流等待的空闲间隙。
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