AI生成苹果Metal内核，PyTorch推理速度提升87%
AI生成苹果Metal内核，PyTorch推理速度提升87%AI自动生成的苹果芯片Metal内核，比官方的还要好？
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9259 点击 2025-09-05 10:41
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AI自动生成的苹果芯片Metal内核，比官方的还要好？
近日，快手与清华大学孙立峰团队联合发表论文《Towards User-level QoE: Large-scale Practice in Personalized Optimization of Adaptive Video Streaming》，被计算机网络领域的国际顶尖学术会议 ACM SIGCOMM 2025 录用。
就在今天，Xcode最流行的超强编程Copilot插件Alex，宣布被OpenAI收编，全员加入Codex开启新工作！这会为Codex在开发者更偏爱的Mac端的攻城略地带来哪些变数？
今年是人工智能正式被提出七十周年，新智元十周年峰会也将于9月7日在北京中关村软件园举行，主题是「新天终启，万象智生」。此次峰会将发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》，大会集结百度CTO、NVIDIA副总裁等十位领航者，以「十人十题」解构AI五阶段路线图，纵贯大模型、Physical AI、具身智能到医疗AI、视频AI、脑科学、AI Agent与人才培养，定义下个十年智能图景。
在长周期、多步骤的协作任务中，传统单智能体往往面临着任务成功率随步骤长度快速衰减，错误级联导致容错率极低等问题。
这几天，一篇关于向量嵌入（Vector Embeddings）局限性的论文在 AlphaXiv 上爆火，热度飙升到了近 9000。
两个多月前，Meta豪掷143亿美元收购Scale AI 49%的股份。
AI 也要「考古」式科研？
大语言模型通过 CoT 已具备强大的数学推理能力，而 Beam Search、DVTS 等测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）方法可通过分配额外计算资源进一步提升准确性。然而，现有方法存在两大关键缺陷：路径同质化（推理路径趋同）和中间结果利用不足（大量高质量推理分支被丢弃）。
最近，工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年，AI领域的主旋律是“规模定律”（Scaling Law），即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵，也认为只是工程上的不足，并非数学上的不可能。