扩散语言模型通过全序列并行去噪，打破了自回归模型生成慢、无法纠错的局限。它融合掩码/均匀扩散、分块生成、重掩码纠错与蒸馏加速，在生物计算与通用文本领域实现了数倍提速与精准可控。正如Transformer并行化了训练，扩散机制通过并行推理，有望彻底释放推理期算力缩放（Scaling Laws）的潜能。

MongoDB分享了他们在生产环境中设计智能体平台的经验。这是个系列，共七篇文章。 文章区分了三个层次：单个“智能体”、负责其运行的“执行框架（harness）”，以及能够跨团队、长期运行多个执行框架的“平台”。 目前已有七篇： Part 0：系列导论：让智能体真正运转起来的基础设施 Part 1：智能体执行框架：为什么 LLM 只是系统中最小的一部分 Part 2：状态与持久化：智能体可靠性

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地址：simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns/ 项目旨在系统整理使用编程智能体的有效实践，集中回答“怎样才能真正把这些工具用好”。作者认为，编程智能体最关键的能力不是生成代码，而是能够执行代码、测试结果，并在没有人类逐轮指导的情况下自行迭代；专业工程师可以用它放大已有经验，加快开发并改善成果，而不是放弃对代码的理解与责任。

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对ANE进行逆向分析的长篇系列文章。 Apple Neural Engine，简称 ANE，是苹果芯片内专门执行神经网络计算的加速器。普通开发者不能像编程 GPU 那样直接给 ANE 写程序，只能通过 Core ML 提交模型。Core ML 会完成模型转换、图优化、编译和调度，但也遮蔽了真实的硬件行为。 作者通过分析苹果的私有框架、Objective-C 类、MIL 中间表示和 E5 二进制格

网页链接 30 节清晰简洁的大模型学习教程，每课从一个你一眼就懂的问题出发，先给最朴素的方案，再亲手发现不足、迭代改好——把向量、神经网络、注意力机制亲手「逼」出来。

本文讲解了用约2000行纯C++从零构建深度学习推理引擎的全过程：先训练MNIST模型并导出为ONNX格式；利用Protobuf解析权重，将模型抽象为有向无环图（DAG）并进行拓扑排序；手写实现Flatten、Gemm、ReLU与Add等核心算子；最终成功完成对手写数字“7”的端到端推理与准确分类。

这篇文章是 Applied Compute 对 AC2 平台支持 Kimi K3 全参数微调和强化学习的一次工程复盘。 训练近 3T 参数模型时，内存占用会直接转化为 GPU 数量和成本，因此优化除了看计算速度，还要同时改造训练内存、rollout 精度、权重传输、检查点和通信机制。 “在接近 3T 参数规模下，Kimi 迫使我们重新思考如何管理内存、通信、生成和检查点。最终成果是一条更高效的路