OpenAI 宣称破解 Navier-Stokes 千年难题，争议随之而起
OpenAI 称借助内部 AI 模型与万级 agent 破解了 Navier-Stokes 方程，但纽约大学教授质疑其是否使用了研究团队的 Codex 数据，引发数学界争议。
小白转行AI大模型系列(三)让 Qwen 开口说话——”玩具跑法”和”生产跑法”
大家好，我是龙虾哥。上一课我们把 15GB 的 Qwen2.5-7B 下载到了本地，还拆开看了模型的主要构成。但模型文件躺在那里不会自己说话，这一课我们就干最关键的一步：让它开口。我会演示两种模型部署方式：一种是"玩具跑法"——Transformers 直接推理，适合你理解原理；一种是"生产跑法"——vLLM 起服务，对外提供可访问的 API 接口。
DLSS Unlocked mod 让 RTX 20/30/40 系显卡用上 DLSS 5 与多帧生成，帧率最高提升 6 倍
开发者 ShyVox 发布 DLSS Unlocked mod，将 DLSS Enabler 与 OptiScaler_DLSSNR 整合为一体化方案，使 RTX 20/30/40 系显卡均可使用 DLSS 5 和多帧生成，并借助 AMD FSR 3.1 实现最高 6 倍帧率提升。
RTX 5090 实测 Qwen 3.8 27B：VRAM 容量够不代表跑得动，软件与推理引擎才是瓶颈
文章实测 Qwen 3.8 27B 在 RTX 5090、DGX Spark、Mac Studio 等多平台的表现，指出仅凭 VRAM 容量判断能否运行并不可靠，实际可用性受剩余上下文显存和推理引擎的首 token 延迟、吞吐量等软件瓶颈制约。
台积电2030年将启用High-NA EUV光刻，A10或A11制程成首选
台积电宣布计划从2030年起正式采用High-NA EUV光刻，A10或A11制程有望率先应用，驱动力来自GAA及CFET晶体管架构的持续复杂化。
Qwen3.8 27B 量化基准实测：4-bit 依然能打，1-bit 彻底崩盘
实测 Qwen3.8 27B 不同量化版本表现：Q4_K_M 仅需 17 GB 显存即与全精度持平，但压到 1-bit 后接近随机猜测。文章回答了消费级硬件跑大模型到底该选多低量化的问题。
LG 电视被曝在离线或待机时仍在收集用户数据
调查显示 LG 智能电视几乎持续采集用户数据，包括扫描局域网设备、录制麦克风音频及 ACR 内容识别，即使离线或待机也不停止，数据待联网后自动上传。
CUDA Rust 来了：GPU Kernel 编程的两条路线
NVIDIA 推出 CUDA Rust，让开发者用 Rust 直接编写 GPU Kernel 并原生编译到 PTX，提供 SIMT 与 Tile 两条编程路径，填补了 Rust 在 GPU 内核层的空白。
ASML 锁定 TSMC、三星与 Intel，华为竞速打破其垄断
ASML 获 TSMC、三星、Intel 承诺采用 High-NA EUV 光刻及 12 英寸掩模版技术，华为则加速推动中国半导体供应链摆脱对 ASML 的依赖。
AI的数字炼金术:为何大模型如此耗电?
内容来源|本文摘编自机械工业出版社出版书籍《电力超级周期：AI 驱动的能源变革》王高峰 著责编 | 贾宁第 9838 篇深度好文：6800 字 | 20 分钟阅读当我们随手调用 AI 生成文案、依靠大模型辅助医学诊断、体验智能驾驶带来的便捷时，大多数人只会惊叹人工智能展现出的类人智慧，却很少留意这份智能背后隐藏的巨大能源代价。
GLM-5.3新突破、AI模型与硬件提速、DeepSeek新Agent框架
本期通讯探讨Agentic coding时代软件工程基础的演变，强调开发者仍需掌握全栈开发、数据管理、系统架构等核心能力，才能引导AI agent做出正确的工程取舍。
AI 接线员是如何工作的：拆解 AI 电话代理背后的架构
文章拆解 AI 电话接线员的完整技术架构，涵盖语音转文字、意图识别、对话循环、函数调用连接 CRM 与日历等业务系统，以及人工转接判断机制。
Linux 系统调用的完整执行原理
通过 strace 实验揭示系统调用并非每次都进入内核，详解从用户态跨越到内核 handler 执行再到返回路径的每一步，以及 clock_gettime() 借助 vDSO 跳过内核的原理与代价。
Gamepad API 在骗你：JavaScript 手柄输入实操指南
作者在开发浏览器手柄检测工具时踩坑发现：Gamepad API 看似简单，却存在必须轮询、数据被清洗、硬件无法识别、漂移与人为偏移难区分等规范未说明的陷阱。文章通过可运行的代码逐一解析这些坑及应对方法。
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas：预测人类基因组所有可能单碱基变异
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas 数据库，利用 AI 模型预先计算了 90 亿个单碱基变化的调控影响，并提供 AVI 评分帮助研究者快速筛选关键基因组变异，加速罕见病与复杂性状研究。