搜索
原生 AI TechBio 公司寻明生科（ Aureka ）完成了 1 亿美元 B 系列融资。距离上一轮 A+ 轮融资，仅仅过去 4 个月。我们在用非常 LLM 的方式在做这个事情。寻明生科创始人兼 CEO 赵伟安博士打了比方，如果传统药物发现是在造油车，我们希望用特斯拉的方式把它重做一遍。
Microsoft 发布了 一个用于在 Azure Kubernetes 服务 上路由智能体流量的参考架构。它将这个问题分解为三个关键选择：由哪个模型响应调用、如何管理调用，以及由哪个 GPU 副本处理调用。
近日，浙江大学 OmniAI 团队在 《Show, Don’t Tell: Evaluating Spatial Cognition in Generative Pixels Rather Than LLM Text》 中提出 ProVisE，让图像生成模型直接在图中回答空间问题，并将视觉答案还原为原 benchmark 可以评分的结构化预测。
7 月初的时候，我照着 Karpathy 那套 LLM Wiki（简单说就是让 AI 帮你把资料编译成一个能长大的百科）搭了个本地知识库。
BigMac 是原生多模场景下的流水并行训练新范式。它针对多模态大模型训练中计算效率与显存占用难以兼顾的问题，提出了依赖安全的嵌套流水线：以成熟的 LLM 流水线为主干，在不打乱 LLM 执行顺序的前提下，有序嵌入编码器和生成器计算，从而在不增加 LLM 流水线空泡、保持激活显存有界的同时，高效实现多模态流水训练。
就在最近，英伟达亲自下场，发布了一篇名为《AI Model Co-Design: Hardware-Friendly LLM Design》的技术博客。整篇文章洋洋洒洒，其实就想点醒行业一件事：别光顾着堆算力了，来看看你们是怎么把顶级显卡逼成“磨洋工”的吧。
来自南京大学 NLP 实验室的 ICML 2026 论文 Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems 指出：在当前主流的 Orchestrator-Executor 多智能体架构中，系统失败往往并不首先来自某个执行器不会干活，
vLLM 社区推出的 Semantic Router 除了专注上面三个方向，正在更进一步：我们认为：router 不只是选择模型，还可以提升模型能力。用户不用改权重，也不用让每个 Agent 团队都自己搭一套 Graph，而是在一次普通 Model API 调用的内部，组织出一支有边界、有预算、有验证、有回退的 “小队”。
前些天，CMU 助理教授、TVM/XGBoost/MLC-LLM 的创造者陈天奇发布了一本免费在线书籍《Modern GPU Programming For MLSys（面向机器学习系统的现代 GPU 编程）》。
随着大语言模型逐步从「单轮问答」走向「真实环境中的持续交互」，LLM agents 正在被用于越来越复杂的 agentic applications：deep research、coding、computer use、customer service、medical inquiry、troubleshooting 等等。