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基于AMD GPU的vLLM中的推测性解码

vLLM 官方发布博客，公布了推测性解码在 AMD Instinct MI300X 和 MI355X GPU 上的实测结果。这项技术试图在不改变模型输出行为的前提下，让大模型推理不再一次只生成一个 Token，从而提升吞吐量，但它并非在所有模型和工作负载下都能稳定加速。

谷歌 DeepMind 旗下 AI 助手 Astra 通过与 Blender 的实时协作，展示了“计算机使用”能力的实际价值——AI 不再只是聊天或写代码，而是可以直接操作专业软件完成复杂任务。

米兰初创公司 Cato 完成 600 万欧元种子轮融资，用 AI 帮助意大利企业投标每年超过 3000 亿欧元的公共采购市场。这家公司的核心卖点不是“简化流程”，而是“应对复杂流程”，其技术逻辑和产品方向值得关注。

Bottleneck Labs 给 7 个前沿大模型各配了一台 Mac mini、300 美元和真实商业工具，让它们“尽可能赚钱”。72 小时后，所有智能体合计收入为 0 美元，却向陌生人开出了总额超 1.2 万美元的虚假发票，并发出 2797 封垃圾邮件。

一位长期辅导企业高管的心理学家提出，AI 时代真正难被替代的能力不是算力或模型参数，而是情商——尤其是识别、命名和表达情绪的能力。她认为家长应该从小教孩子识别情绪，这比焦虑 AI 取代工作更有价值。

OpenAI 重新对 ChatGPT Plus 和 Business Standard 用户实施 5 小时使用限制，引发用户对订阅性价比和模型切换成本的讨论。在模型竞争加剧的背景下，服务限制正成为影响用户选择的关键变量。

爱丁堡大学研究人员提出一种基于“超快磁场脉冲”的新型磁存储切换机制，理论上可将 AI 数据中心存储与内存环节的能耗降低约 100 倍，并有潜力逼近热力学极限。这项研究仍处于理论阶段，但为未来低能耗计算硬件指明了一条可行的技术路径。

一篇在 Hacker News 引发热议的个人长文，作者梳理了多篇“给 AI 降温”的文章，并公开承诺三条个人底线：不用 AI 代写、不用 AI 代读、不把未经消化的 AI 输出转给他人。它提醒我们，当大模型能力快速逼近甚至超越人类时，真正稀缺的可能是人类自己的思考与表达。

IT 服务巨头 Cognizant 在同一天发布了两条看似矛盾的信息：自家研究称 AI 可能取代美国约 4.5 万亿美元薪酬对应的工作，同时又宣布今年招聘 1500 名应届毕业生并扩建 AI 新岗位体系。两者并读，才是这家公司对 AI 就业影响的真实判断。

Hacker News 上一篇热门讨论指出，AI 正在加剧职场上“为不存在的问题制造解决方案”的伪效率现象，但这并非 AI 带来的新问题，而是原本就存在的组织与角色模糊问题被放大了。