vLLM 拥抱 NVIDIA Vera Rubin
推理引擎的硬件版图又添一块。vLLM 宣布支持 NVIDIA 下一代 Vera Rubin 平台，早期结果相当抢眼：在 MiniMax M3 的智能体负载上，吞吐量超过上一代 GB200 约 7.8 倍。对推理成本敏感的大规模部署团队而言，这意味着一轮可见的性价比跃迁。
「两组人互相听不懂」已经过时了。现在是一条越收越窄的漏斗：约 60 亿人几乎没碰过大模型。
—— Andrej Karpathy
B200 实测：NVFP4 全面优于 MXFP4
一项在 B200 上以 vLLM 部署 Qwen3-32B 的对比给出清晰结论：NVFP4 整体优于 MXFP4，小批量解码最高快约 8%。作者建议，在 B200 上通常优先选择 NVFP4。对做量化部署的团队，这是一个可以立刻抄作业的经验值。
vLLM-Omni：全模态统一运行时
vLLM 发布 vLLM-Omni 技术报告，提供一个面向全模态生成的统一服务运行时，把文本、图像、音频等多模态生成收敛到同一套服务框架。
Google 面试开闸：允许候选人用 AI
Google 试点新的软件工程师面试：候选人拿到现成代码，开着 Gemini 读代码、找 bug、做优化，面试官考察的是会不会用 AI，以及能不能看出 AI 哪里答错。
OpenAI 数学题，成了开源 RL 环境
Hugging Face 把 OpenAI 的数学问题打包成开源强化学习环境。作者提醒验证器仍粗糙，等价证明可能被判 0 分，但这让研究发布第一次变得「可执行」。
赛博格开始主导数学研究
Ethan Mollick 感叹：AI 辅助的「赛博格」研究者，正突然开始主导数学领域。
小鹏 Iron 人形机器人进入量产
小鹏已开始量产人形机器人 Iron，工厂已经运转，欧洲市场计划 2027 年下半年推出。
Midjourney 8.2 Thinking 上手
Thinking 模式已在 alpha 站开放测试，效果提升明显，但结果仍不完美。
Ideogram 4.5 上线 OpenArt
生成后还能继续调色、调整光照并迭代修改，创作流程被进一步拉长。
Decision 3.0 登陆 Core ML
d3-lite 在 M5 Pro 上以 0.12 秒级速度分流 1000 个 PR，端侧部署的雏形已经出现。
vLLM 祝贺 Decision 3.0 开源
vLLM 官方恭喜 vllm-sr 团队发布 Decision 3.0 多模态模型，权重已在 Hugging Face 开源。
Coinbase 微调 Qwen3.5-9B 超预期
Brian Armstrong 称用内部数据微调开源权重模型 Qwen3.5-9B 后，效果超过现有方案。
KerasHub+JAX+TPU 后训练实验
fchollet 近期用 KerasHub、JAX 与 TPU 做各类 LLM 后训练实验，或开源部分成果。
扩散语言模型评测亟需补课
Sander Dieleman 点评新工作用大量切片应对高维问题，认为扩散语言模型的评测急需推进。
Bitter Lesson 仍未指导决策
Hwang 认为 Bitter Lesson 虽被广泛认同，人们嘴上同意与实际做事之间仍有落差。
无限测试时扩展与前缀滑动
Muennighoff 在 MIT NLP Seminar 分享，模型已接近可自主工作。
三类世界模型表征架构
Turing Post 梳理三种世界模型架构，解释模型内部如何理解世界。
多问一句，快 6 倍省 8 倍
追问「为什么不一开始这么做」，Astra 给出 6 倍提速与 8 倍降本的方案。
丰田式改善：AI 省下的人不能裁
一提效就裁员的公司，员工再也不会主动琢磨怎么把 AI 用好。
REA 逆向后几乎复刻 Claude Slides
用 Codex 配合 REA 逆向混淆代码，还原出几乎完整的编辑器功能。
ML 工程手册新增 GPU 规格表
MAMF/MSMF 对比表新增 MI300X、H100、MI325X、H200 NVL 等实测条目。
16GB 显存微调 Gemma 4 E2B
旧游戏主机上以 LoRA 微调，显存仅 16GB。
瑞士首个自动驾驶接驳试点
SBB 与 imo 合作上线，4 辆车配有安全员。
信任模型预测只能靠置信区间
真实场景下，基本只能依赖统计均值区间。
数学家正经历语言学家的旧路
AI 方案会胜出，但数学仍会被继续研究。
SeeDance 2.5 修复拼接问题
困扰上一代的镜头拼接问题被解决。
智能体读柯达资料复原胶片
重建 Portra 400 与 Kodachrome 64 风格。
无衰减对数曲线暗示已投产
递归自我改进或已在团队大量投入使用。
Opus 5.5 给播客配白板解说
一小时播客仅耗约 2% 额度。
智谱 MMX 对比 OpenAI 增速
同时看股价与收入增速，不言自明。
Vidu Q4 Preview 生成短片
全流程生成并放出邀请码供试用。
日本 AI 社区清单
社区正在壮大，已整理清单便于加入。
levelsio 砍掉几乎全部 SaaS
企业支出只剩 AI 推理、主机、存储与备份。
先进模型能力远未用满
主要集中于安全、数学与 AI 研发。