NVIDIA 定义 LLM 推理基准，AI 教育冲击加剧，量子计算与代理模型突破

AllSpark 新出的两个开源搜索代理，基于 Qwen，在工具使用和办公任务上表现不错，比其他开源模型强。

官方账号Decoder@Jonathan Kemper原文

亮源新创的新模型很厉害，不用改就能让不同类型的机器人（轮式、履带式、腿式、飞行器）都跑起来，比之前的方法更通用。

量子位@允中原文

图灵量子发布了他们的第三代光量子计算机，这个系统用了自研的XLink架构，应该比之前的版本更高效。

DeepMind 的安全研究员离职警告，说未来五年内 AI 造成巨大危害的概率很高，还提到了递归自我提升这种技术，挺值得关注的。

工信部搞了个国家级算力平台，把全国 31 个省的算力都接上，能实时看全国算力运行情况，盘活资源，对行业监管和产业创新都有用。

MIT这个美国顶尖大学对AI如何影响本科教育的系统性诊断，很值得一看，里面有很多关于如何应对AI冲击教育的具体建议。

shao__meng@shao__meng原文

朋友，这是Yifan Zhang团队提出的一个新架构，叫Recurrent Looped Transformer (RLT)，它通过让解码器循环处理每个token来提升效率，和传统模型比，在保持每个token计算成本不变的情况下，深度可以随序列增长，挺有意思的。

elvis@omarsar0原文

NVIDIA 官方出了一套 LLM 推理指标体系，把 prefill 和 decode 阶段的延迟、吞吐等概念讲得特别清楚，对选型或容量规划很有帮助。

shao__meng@shao__meng原文