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10月21日周三
  1. 量子位42

    是石科技发布 TokenFleet 分布式调度框架,P95 首 Token 延迟降低 32.4%

    是石科技在 2026 CCF 全国高性能计算学术大会期间发布 TokenFleet 分布式调度框架,聚焦请求路由、跨机房容量协同与混合负载治理。其 TokenPilot 在 GLM5.3 调优数据下将 P95 首 Token 延迟降低 32.4%、P50 降低 71.3%;SLOMax 流控协同调度使达标输出吞吐提高约 29.4%,达标比例从约 67% 升至约 86%。

  2. IT之家20

    IT早报 1021:苹果锁定台积电 1.4nm 产能;L2 级智驾禁用“小蓝灯”;小天才封闭社交引热议;比亚迪第二代海鸥上市

    摩根大通报告称苹果计划重金提前锁定台积电 1.4nm 首批产能,2028 款 iPhone 有望首发搭载该工艺 A 系列芯片。工信部征求意见稿明确不具备 L3 级及以上自动驾驶的车辆禁止安装 ADS 标志灯,L2 级智驾“小蓝灯”被禁用。小米 MiMo-V2.6-Pro 上线 WorkBuddy,支持 1M 超长上下文与多智能体协作,Artificial Analysis 智能指数 46 分。

10月20日周二
  1. IT之家80

    DeepSeek 全面开源内部推理框架 DeepInfer

    DeepSeek 宣布将内部推理框架 DeepInfer 全面开源,目标是帮助开发者与企业优化大规模推理的吞吐与延迟、降低算力成本。DeepInfer 集成高性能算子与推理引擎,支持分布式推理、推测解码、SWA Bounded Replay、结构化输出,兼容英伟达与华为昇腾平台。

    推荐理由:原文披露了 DeepInfer 支持的能力与兼容平台,读者可据此判断自建大规模推理的可行路径。

  2. 量子位38

    日均6万亿Token服务背后,商汤大装置如何提升推理效能?

    商汤大装置平台日均Token服务量已达6万亿,预计2026年全年Token服务规模增长25倍、第四季度达到日均10万亿Token。其以PD分离与异构混合调度构建万卡级异构推理集群,在特定测试配置下整体Token吞吐量可提升至原来的5倍。商汤大装置还在探索跨域PD分离与AF分离,后者有望带来单卡吞吐提升150%至200%、运营成本降低30%至40%。

  3. Horizon 日报78

    Inception Labs 发布扩散语言模型 Mercury 3

    Inception Labs 发布扩散语言模型 Mercury 3,在多项基准上超过 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5,在 NVIDIA GPU 上达到 1,068 tokens/秒,比二者快 4–8 倍。

    推荐理由:原文给出扩散语言模型的基准对比、速度与定价,可据此判断它在低延迟场景的可用性。

  4. 爱范儿17

    早报|苹果定档 10 月 28 日发布新品,触屏 MacBook Pro 或将亮相;华为苹果拿下中国手机四成份额;杨立昆锐评特斯拉飞车,马斯克回怼

    苹果宣布将于 10 月 28 日在洛杉矶举办「Pro and tell」活动,预计带来首款触屏 MacBook Pro 与 iPad 新品。Counterpoint 数据显示,2026 年第三季度中国智能手机出货量同比下降 10%,华为以 21.3% 份额居首、苹果 19.5% 紧随,两家合计超四成。杨立昆质疑特斯拉会飞超跑,马斯克以「放屁」回应。

10月19日周一
10月18日周日
  1. IT之家40

    索尼新专利:AI 可在 GPU 渲染完成前预测下一帧画面,减少游戏卡顿

    索尼申请一项专利,让 AI 在 GPU 完成渲染前预测下一帧画面,以填补帧输出间隙、减少游戏卡顿。该系统与图形渲染管线并行工作,硬件渲染下一帧时 AI 处理上一帧并把预测结果送入显示缓冲区,无需等待两帧即可生成中间帧,从而避免帧生成技术带来的额外延迟。系统还利用运动矢量和玩家近期手柄操作辅助预测,但实际效果取决于 AI 能否快速生成准确画面。

10月17日周六
  1. 量子位78

    Claude半小时查明NIST五条椭圆曲线种子来源

    据Anthropic披露,Claude用不到半小时查明了NIST标准中P-192、P-224、P-256、P-384、P-521五条椭圆曲线的种子生成方式,推翻了流传二十多年的加薪口令猜测。

    推荐理由:原文还原了Claude用不到半小时定位NIST椭圆曲线种子来源的过程,读者可看到一条从随机数生成器反推时间戳的完整推理链。

  2. IT之家28

    索尼 SIE 申请“生成式超采样”专利:用手柄输入预测画面变化,或用于 PS6

    索尼 SIE 提交“Generation Super Sampling”(生成式超采样)专利,编号 US-20260320740-A1,利用手柄输入数据预测画面变化,再由专有 AI 模型生成插值帧以降低延迟和卡顿。专利还提到可预测输入画面之前或之后任意数量画面的多帧生成方案,有望用于 PS6。不过专利并不代表技术一定商用。

  3. Hacker News 首页(≥150分)73

    Claude 揭示 ECDSA 曲线种子来源

    Anthropic 研究团队用 Claude 在不到半小时内找出了 NIST P-192、P-224、P-256、P-384、P-521 等曲线种子参数的生成方式:它们并非来自哈希算法,而是 C 库 lrand48 随机数生成器以 Unix 时间戳为种子输出的结果。

10月16日周五
  1. 量子位38

    从“看懂世界”到“预演下一步”:世界模型与 VLA 如何让机器人拥有真正的“具身大脑”?

    上海张江的 VLA 已规模化上岗,世界模型刚进入试运营,二者融合初步形成行业共识。蚂蚁灵波“灵波通用大脑”预训练适配 17 个主流机器人品牌、20 种机器人构型,已搭载机器人在上海国大药房多家门店上岗;智元 9 月发布世界—动作模型 GE-Act 2.0,训练数据从 300 小时扩展至 3 万小时,陌生场景成功率提升约 2.6 倍。

  2. Latent Space62

    Goodfire 提出神经网络已足够清晰,引发可解释性争论

    Goodfire 的 Nick Cammarata 发布文章提出“神经网络已经足够清晰”,称许多经典的多义性与叠加案例在进一步智能体分析下可被解读,而他 2023 年在 OpenAI 的自动可解释性工作仅约 2% 神经元可读。Neel Nanda 表示这未改变其核心判断,仍认为存在表征叠加,Leo Gao 则主张用神经元模拟的 KL 指标评估解释质量。该文尚未正式发表。

  3. 量子位66

    蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash,主打真实工作流任务

    蚂蚁百灵开源推出 Ling-3.1-flash,定位高智效比专业模型,主打把真实工作流里的活干完。模型约 560B 总参数、每 Token 激活约 25B,采用 7 层 KDA 配 1 层 Gated MLA 的混合线性加稀疏 MoE 架构,上下文窗口上限 1M,混合精度量化后权重占用从约 534GB 降至 292GB,部署 GPU 由 8 卡降至 4 卡。

  4. Microsoft Research62

    微软研究院发布 Magnetar:基于标准哈希函数的通用零知识证明 zkVM

    微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可证明 Rust、Go、C 编写的程序执行,在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍,证明验证约 12 毫秒。

    推荐理由:微软研究院公开 Magnetar zkVM 的设计与基准数据,读者可了解零知识证明在通用程序上的性能与密码学取舍。

10月15日周四
  1. Horizon 日报72

    Nick Cammarata 称神经网络本就干净,重审可解释性经典证据

    Nick Cammarata 发表长文,认为神经网络自身的机制就是可读的构建单元,机制可解释性的前景比此前担忧的好得多。他称多义性与叠加的经典证据被误读,InceptionV1 末层在架构改进后 99-100% 神经元可解释,Qwen3-32B 初步审计中约 90% 神经元极点只有一个主要功能。他把剩余的多义性归因于递归泛化,并认为叠加应被当作最后的假设而非默认解释。

  2. Latent Space85

    Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 两款前沿模型

    Meta Superintelligence Labs 发布第二代模型家族 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full,前者通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供,后者仅限 Muse Code 订阅用户。

    推荐理由:汇总了 Meta Muse Wonder 两款模型的发布细节与多家第三方评测,可对照其与 Opus 5.5、GPT-6 系列的位次和成本。

  3. Latent Space74

    Dyna Robotics 联合创始人 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与机器人落地

    Latent Space 播客邀请 Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma,讨论基于超 100 万小时人类视频预训练的 Dyna-2 世界动作模型,以及后续推出的物理机器人智能体 Dyna-2.1。访谈中他介绍机器人可凭约 45 分钟演示学习新任务,在 Din Tai Fung 每天折叠数千张餐巾,并谈到数据瓶颈、端侧推理与模型蒸馏、自研轮式半人形硬件等取舍。

10月14日周三