TanStack 当初用 RSC 也不是瞎折腾。它确实解决了一个真问题，收益是实打实的。我也没想用这两条路由证明普通 SSR 在哪儿都比 RSC 强，两条路由说明不了那么多。 TanStack 官网曾经是 React Server Components 的金字招牌。今年年初他们刚做完 RSC 的性能改造，7 月底 Tanner Linsley 发了一篇博客，标题是《我们停用了 RSC》。同一个团队 ...

诺奖得主Demis Hassabis，宣布卸任Google DeepMind CEO。他将交出日常运营大权，任职GDM主席兼Alphabet首席科学家。 在谷歌的27年里，从早期的搜索底层基础设施，到奠定现代AI的神经网络，再到TensorFlow和TPU芯片，Jeff Dean几乎凭一己之力，推动了谷歌乃至全球科技的重大转型。

World Labs CEO李飞飞便与SceniX的联合创始人李昀烛共同做客了a16z最新的一期访谈《Fei-Fei Li is Solving the Hardest Problem in Robotics》，首次公开剖析了双方正联手解决的核心难题：让AI不仅能看懂世界，还能动手改变世界。 时隔近两年，李飞飞终于再做客a16z，畅谈空间智能和World Labs在机器人赛道上的全盘布局。 全程信 ...

当 Codex 可以同时跑很多个任务，Claude Code 可以长时间留在工程现场，Cursor 可以让多个 Agent 在不同 worktree 里并行工作，“完成”会越来越便宜，也会越来越频繁。 下午四点，群里接连冒出几条消息。 “数据看板做好了，帮我看一下。” “登录问题已经修了，PR 发你了。” “昨天说的客户查询页也能跑了，什么时候可以上线？” 这些事情过去可能要排上几天。现在，有人用 ...

传出这一消息的是Gavin Baker——作为掌控数十亿美元的公开市场投资人，他是公认的「人脉最广」的顶级投资人之一，被黄仁勋亲口认证为Nvidia的「首位大型机构投资人」。 在对话中，Baker反复强调自己本周的任务是「压力测试」，去拼命寻找任何负面的量化数据，却几乎一无所获。GPU现货价格、推理需求、开源模型进展等指标都在向上。

以后你只要告诉 AI 你想要什么，它直接吐出一串机器能跑的二进制文件。 代码？不用写了。 就在刚刚，马斯克在 X 上甩出一条暴论：代码正在变成下一个汇编，下一步是彻底摒弃它，让 AI 直接生成二进制！ 简单说就是：以后你只要告诉 AI 你想要什么，它直接吐出一串机器能跑的二进制文件。 Python、Java、C++全是中间商，砍掉。 这种暴论一出，圈内瞬间炸锅。UML 之父、《代码整洁之道》作者接 ...

先是菲尔兹奖得主官宣入职，紧接着翁荔爆出加入，如今又来了一位大佬。 OpenAI这几天，大动作不断。 先是菲尔兹奖得主官宣入职，紧接着翁荔爆出加入，如今又来了一位大佬。 他，就是Halvar Flake，黑客圈「祖师爷」级的人物。 就在今天，Halvar正式官宣：下周一，我就要去OpenAI了，挑起提升网络安全的重担。 消息一出，排面拉满。 OpenAI联创几乎「秒回」致意，多位核心研究员火速列队 ...

大规模训练对性能、稳定性和集群协同极为敏感。芯片之间的通信、显存的调度、程序出错后如何恢复，任何一点效率损失，放大到数千乃至数万块芯片上，都会变成真实的时间和成本。 推理任务并不都需要CUDA从训练到集群协同的全部能力。针对特定模型、特定场景重新设计的芯片，只要能够跑得更快、更便宜或者更省电，就有机会从英伟达手里切下一块市场。

7月，OpenAI披露：他们的GPT-5.6 Sol经Codex自主改写了生产环境的GPU内核，端到端推理成本降了20%；它还给自己的推测解码模型跑了几百次架构实验，token生成效率提升超过15%。

量子并行重复定理（Quantum parallel repetition theorem），是Henry Yuen在研究生阶段耗费数年心血钻研的领域，也是他最引以为傲的成果。 OpenAI内部最新推理模型，一口气发布了十项惊人的数学进展。 其中包括： 首次证明了非Sofic群（Non-sofic groups）的存在性 ； 给出了全新的电路下界（Circuit lower bounds）； 攻克了 ...

昨天，OpenAI直接宣布，下一代模型Astra解决了10个重要的数学开放问题。有网友评论到，Astra这次表现恐怕会让Hinton都显得保守过时！

通用模型知道怎样写SQL，却不了解一家制造企业怎样判定设备异常；它能生成客服回复，却不知道退款、补发和风控之间的内部规则；它会写代码，也不清楚一家公司的发布流程和权限边界。 对小团队来说，机会也在变化。过去成本太高、用户数量太少的软件，现在可能值得重新做一遍。模型承担一部分实现工作后，两三个人也能服务一个过去养不起完整研发团队的细分行业。