芯片周报:美光营收同比涨 379%,存储超级周期进入极端阶段
美光 FQ4 营收 542 亿美元同比 +379%,Q4 存储合约价预计再涨 15-20%;Vera Rubin 开始交付,2nm 产能上修,出口管制转向个案审查。
公司周报:AMD 82 亿美元收购 World Labs,Anthropic 启动 IPO
AMD 收购李飞飞 World Labs、Anthropic 招股书曝光估值或超 2 万亿美元;美光、Oracle、埃森哲财报全线超预期,AI 景气沿产业链兑现。
让 AI 去发现算法:进化搜索能走多远
语言模型作变异算子、评测器作裁判、进化搜索作导航——这套三件套已经改进了矩阵乘法的乘法次数、让排序算法进了标准库、恢复了数据中心百分之零点七的算力。但评测器既是命门也是软肋,奖励破解的案例已被系统收录。
读到的内容也会变成指令:Agent 安全的结构性难题
Agent 把读到的网页、邮件、工具返回值都变成了可执行上下文,于是指令与数据共用同一个自然语言通道。梳理四层信任边界错配、六类攻击面、七层防御的证据强度,以及为什么这个问题至今没有完备解。
塞得进不等于用得好:长上下文与上下文工程
宣称 128K 的模型有效长度可能只有 64K,去掉词汇线索后十三个模型里十一个在 32K 跌破基线一半。梳理名义窗口与有效窗口的鸿沟、三条算法路线、工程层三大件,以及长上下文、检索与记忆该怎么选。
推理为什么贵:从显存带宽看加速技术栈
自回归解码是显存带宽受限问题,这是所有加速技术的共同出发点。梳理投机解码、KV 缓存、量化、MoE、批处理调度五族的原理与实测数字,以及为什么技术能叠加但收益不是乘法——高并发下投机解码会坍缩到一点三倍。
会做和会想:RLVR 到底扩展了什么
可验证奖励强化学习是小 k 更强还是真扩展了能力边界?两篇立场相反的代表工作给出了各自的硬数字:一边发现大 k 时基座反超,一边在低支持空间任务里让基座从零变到可解。梳理这场争论的判据、指标与边界条件。
一千条样本够吗:小数据如何激发大推理
强基座上一千条精选长思维链就能把竞赛数学从个位数拉到六成,成本仅七张 H100 的 GPU 时。但精选是否必要正在被推翻,而评测噪声比效果本身还大:三十道题、单点提升常常落在噪声带里。
想久一点就有用吗:推理时扩展的能与不能
采样、搜索、验证、预算分配四层方法全谱系,加上一条被反复印证的结论:生成容易选择难——覆盖率能涨四个数量级,但多数投票约一百个样本后就饱和。梳理成本反转让小而多训变得划算,以及知识密集型任务上算力为何失效。
把经验变成资产:Agent 自我改进的五条路线
从技能库、语言反思到记忆设计元学习,Agent 自我改进已分化为五条路线。梳理四种经验沉淀形式的证据强度、负迁移的边界条件、以及误差放大与记忆投毒这类被低估的风险。













