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GitHub火热开源项目Colibrì以纯C实现分层推理框架，通过AI内存多层化将SSD、RAM和VRAM组成动态调度系统，无需GPU即可让普通笔记本运行744B参数GLM-5.2等超大MoE模型，已揽获32k Star并支持9个模型家族。
OpenAI Codex负责人Tibo Sottiaux在访谈中详述了Codex从内部Python智能体演进为顶级编程助手的历程，并解释了选择Rust构建核心智能体、从一开始就开源CLI和SDK、不绑定自家模型等关键工程决策背后的考量，指出Codex的终极目标是打造易用的个人AGI。
AI产业的两道坎，浪潮信息怎么翻？
9月10日，AMD 在北京举办“携手创新 共赢智能体AI时代”媒体沙龙，面向中国市场发布锐龙 AI Max PRO 400系列处理器，把客户端设备统一内存上限推升至192GB，实现本地运行3000亿参数级大模型的能力。CSDN 创始人蒋涛受邀发表题为《大模型的 PC 服务器时代》主题演讲。
北航、清华、港大、北大联合团队提出近似投机解码（ASD），作为即插即用的验证器模块，在严格预算内接受极少数低遗憾分歧字并复用大模型已算好的后缀，免训练地挂载于DSpark、EAGLE3、Medusa等主流投机解码算法，吞吐最高提升15.26%。
相信很多人现在见到「不是……而是」，已经会下意识 PTSD 了：这是不是 AI 写的？还有各种破折号，冒号，以及经典版本「稳稳地接住你」「我用最直白的话，不绕弯子地告诉你」…… 当然，这些不断被总结出
寅谱试图用一种“以存换算”的思路破题：不是让硬盘SSD替代GPU计算，而是用更低成本的SSD承接温冷（指访问频率极低和中等）的AI大模型数据、复用已经完成的中间结果，减少显存及内存压力、GPU等待和重复Prefill（预填充）。
本文编译自 Anthropic 官方博客《The AI-Native SDLC Playbook》，2026 年 8 月 21 日发布，作者 Louis Claxton。全文约八千字，保留了原文全部代码示例和配置样板，对部分章节做了适合中文读者的表述调整
Anthropic 最近发布了一篇博客文章《The AI Native SDLC playbook》，讨论AI进入软件开发之后，整个软件开发生命周期（Software Development Life Cycle，简称 SDLC）应该怎么重做。
功能型SSD在这条数据链中的合理角色，不是自行判断一段经历是否值得记住，而是在Runtime已经给出对象和策略后，靠近数据执行确定性工作。例如按租户选择密钥，按生命周期放置数据，压缩与去重可缩减的对象，维护索引页与元数据，优先完成即将被推理使用的回载，并把尾延迟、写放大和介质健康反馈给上层。语义决策留在Agent和Runtime，数据执行尽量靠近介质。