llama.cpp releasesAI 評分37
llama.cpp 為 Hexagon NPU 新增 TOP_K_MASK 運算元
llama.cpp 發布 b12096 建置，為 Hexagon NPU 後端新增 TOP_K_MASK 運算元，並簡化該 kernel、不再重複主機配置。
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llama.cpp releasesAI 評分38
llama.cpp 為 OpenCL 後端新增 topk_mask 運算元
llama.cpp 建置 b12052 在 OpenCL 後端加入 topk_mask 運算元支援（#31441）。同批發布各平台預編譯包：macOS/iOS（Apple Silicon、Intel）、Linux 與 Windows 的 CPU、Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL 版本，以及 Android arm64、Windows arm64 的 OpenCL Adreno 和驍龍 CPU、Adreno GPU、Hexagon…
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp 的 Metal 後端新增融合 top-k mask 運算元
llama.cpp 建置 b11927 為 Metal 後端補上融合 top-k mask 運算元（GGML_OP_TOP_K_MASK），移植自 CUDA 後端已有實現。新核心先以 grid-stride 方式把輸出填為 -inf，再由每行一個 threadgroup 將保留單元的 mask 值覆蓋上去；並用函式常量裁掉特定計算圖用不到的 score、blocks 與額外分支，同時清理了核心格式。
llama.cpp releasesAI 評分47
llama.cpp b11800 新增 QSA mask 融合運算元，並將 k-pool mask 推廣為通用實現
llama.cpp b11800 為 QSA 新增融合運算元，並將原本只服務 qwen4exp 與 glm5-next 池化選擇的 k-pool mask 推廣為通用 ggml_top_k_mask，DSA 模型與 DeepSeek V4 CSA 也改用該運算元。它保留 top-k 選中與額外保留的 mask 單元、其餘置為 -inf，可按 head 逐行選擇，後端不支援時回退原路徑。
llama.cpp releases● 精選AI 評分74
llama.cpp CUDA 重做 top-k 選擇：大行數改用 radix
llama.cpp 的 CUDA 後端重做 top-k 演算法選擇，大行數場景改用按行網格的 radix select 替代 CUB 逐行 DeviceTopKKernel，在 qwen4exp 34,816 tokens 上啟動次數從 1,671,253 次降到 2,329 次，耗時從 5,761.8 ms 降到 941.8 ms。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp 的 OpenCL 後端新增 topk 與 lightning indexer
llama.cpp 的 OpenCL 後端新增 topk 與 lightning indexer 支援，並對兩者做了最佳化，還重構了 tiled topk kernel。這批改動隨建置 b11874 發布，覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 的預編譯包，含 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 與 Snapdragon 的 Adreno GPU、Hexagon NPU 版本。
Hacker News front pageAI 評分37
新工具追蹤 AI 領袖影片言論，Amodei 累計 54 條
有人做了一款工具，追蹤 AI 行業領袖在影片中的公開表態，並展示他們觀點隨時間的變化。目前收錄了 Dario Amodei（累計 54 條）、Alex Karp（51 條）、Marc Andreessen（49 條）、Sam Altman（45 條）、Palmer Luckey（40 條）、Satya Nadella（23 條）、Elon Musk（21 條）、Yann LeCun（6 條）等人，頁面同時標註本週新增條數，例如 Alexandr Wang 本週有 5 條。
量子位AI 評分56
Meshy 入選 a16z 消費級 AI 應用月收入 Top 50，排第 31 名
a16z 第七版《百強 AI 消費者應用》報告首次新增月收入榜單，Meshy 位列第 31 名，是榜上唯一的 AI 3D 公司。該榜單依據資料分析公司 YipitData 追蹤的美國消費者銀行卡消費資料排名，同榜還有 OpenAI、Anthropic、Canva、Superhuman、Higgsfield。
llama.cpp releasesAI 評分48
llama.cpp 最佳化 SYCL 短行 TOP_K，最高提速 18.5 倍
llama.cpp 合併了一項 SYCL 後端改動：當 TOP_K 的行長度不超過 work-group 大小時，改為每個 work-item 負責一列、做 k 輪 work-group argmax，並列時取較小列號，NaN 不會被選中，長行仍走原有路徑。
The Verge AIAI 評分46
ICANN 新頂級域名：Meta 與 OpenAI 等 10 家申請 .agent
ICANN 是負責分配網路頂級域名的機構，本輪時隔多年再次開放申請，共收到 1615 份申請，來自 481 個申請方。AI 是最集中的題材：Meta 與 OpenAI 等 10 家公司申請 .agent，包含 OpenAI 在內的 7 家申請 .agi，6 家申請 .asi，OpenAI 三個字尾均有提交。頂級域名即網址末尾的字尾，如 .com、.org 與 .pizza；目前公布的只是申請名單，能否獲批尚無定論。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp Vulkan 後端修復 TOP_K 的 inf/NaN 與負值錯誤
llama.cpp 發布 b11505，修復 Vulkan 後端 TOP_K 運算元在 +inf/NaN 輸入和 k=1 負值時的錯誤。原 bucket search 從 [0, 0xFF800000) 起算，+inf 與 NaN 永不被計數，可致 NVIDIA 上掛起或裝置丟失、AMD 上索引錯誤，並漏掉真實 top 值。
X @elonmuskAI 評分12
馬斯克：求真為 AI 與超級智慧安全最重要一環
馬斯克在 X 發文稱，追求真相（truth-seeking）是 AI 與超級智慧（SI）安全最重要的方面。原文僅此一句，沒有展開具體機制、監管路徑或時間表，也未點名任何模型、公司或政策。
llama.cpp releasesAI 評分43
llama.cpp 為 Hexagon NPU 重寫 TOP_K 取樣
llama.cpp 建置 b12094 重寫了 Hexagon 後端的 TOP_K 取樣：先跳過最大值夠不到當前第 k 名的 tile，再用 top_k_scan() 以一次 HVX max-reduce 剔除 256 個 float 的塊，只把存活元素插入 k 項有序表，取代原先的整塊雙調排序。該路徑覆蓋 k 在 2 到 64、行寬超過 1024 的情形，單行與多行均生效；並列時保留首次出現的索引，NaN 按 -INF 處理。同一提交還去掉了 vtcm 上的標量讀取。
機器之心AI 評分23
機器之心啟動「AI 中國」2026 年度榜單評選，設六類獎項
機器之心正式啟動「AI 中國」2026 年度榜單評選，申報通道現已開放。評選設六類獎項：最強 AI 技術實力機構 TOP 10、人工智慧領軍企業 TOP 20、最佳 AI 模型 TOP 20、最佳大模型產品及應用 TOP 20、具身智慧領軍企業 TOP 10、ScienceAI 領軍機構 TOP 10，覆蓋基礎模型、具身智慧與 AI for Science 等方向，符合條件的企業與創新團隊可報名參與。
機器之心● 精選AI 評分83
KTransformers-FineTune 讓 CPU 直接算 MoE 專家，微調吞吐最高提升 21.2 倍
清華 MADSys 實驗室與趨境科技提出 KTransformers-FineTune（KT-FT），讓 CPU 用主存中的權重直接完成 MoE 專家計算、GPU 只負責注意力，LoRA 微調吞吐達到 ZeRO-Offload 等解除安裝基線的 2.5～21.2 倍。該方案已作為執行後端接入 LlamaFactory，CPU 側用 AVX-512/AMX 指令集計算專家，支援微調與推理在同等硬體下一鍵執行。
X @elonmuskAI 評分56
馬斯克稱 Grok 4.7 登頂 AA Cyber Index
馬斯克在 X 上表示，Grok 4.7 在 AA Cyber Index 上排名第一。該帖未給出具體分數、測試範圍或與第二名的差距，也未說明該指數的評測方式與更新日期。
X @elonmuskAI 評分32
馬斯克稱 SpaceX 將按任務選用最佳後端模型
馬斯克就 Grok Bot 發布說明：SpaceX 今後會為每一項任務選用最佳後端模型。他點名的候選包括 Claude Opus 5.5、MidJourney、Suno 以及其他領先 API，選擇標準是哪種模型最可能帶來最好的結果。推文未給出具體上線時間、適用產品或呼叫方式。
機器之心● 精選AI 評分70
喬治亞理工與 MIT 提出 MASCOT，兩階段訓練緩解 AI 群聊角色坍塌
喬治亞理工與 MIT 團隊提出多智慧體系統 MASCOT，用兩階段訓練緩解多個 AI 角色越聊越像的「角色坍塌」：先讓傾聽者、鼓勵者、分析者等角色分別對齊各自行為，再訓練 Director Agent 選擇下一位發言者與回應策略。在情感對話資料集 ED 上，MASCOT 的角色一致性得分 80.0，比最強基線高 14.1 分，群體互動總分 57.3、提升 5.4 分；40 人盲評中約七成偏好 MASCOT，會議資料集 QMSum 三個子集總體評分也均領先。
X @elonmuskAI 評分43
馬斯克稱 Grok Voice 3.0 已是全球領先對話式語音模型
馬斯克在 X 上宣布 Grok Voice 3.0 成為全球領先的對話式語音模型。這條表態確認 Grok 的語音模型已迭代到 3.0 版本，並給出了官方定位，但未公布模型引數、支援語言、可用平台、上線時間與訂閱範圍等細節。除版本號與這一說法外，官方目前沒有披露更多資訊，實際對話效果有待後續公布或實測。
X @elonmuskAI 評分12
馬斯克稱 Grok 是全球最好的對話語音模型
馬斯克在 X 上發文稱，Grok 是全球最好的對話語音模型。這條表態只有一句話，沒有給出基準測試、對比物件或所指的具體模型版本，也沒有說明該語音能力的開放範圍與使用方式。
Hacker News front pageAI 評分73
AI 設計的開源加速卡 openTPU 跑通十餘款模型
一個由 AI 設計的開源 AI 加速器 openTPU 已在真實 PCIe 卡上跑通十餘款模型的真實權重，輸出與 bit-exact 模擬器逐位一致。硬體是 Xilinx Kintex-7 xc7k480t 加兩路 DDR3，LFM2.5-230M int8 解碼 59.0 tok/s、4-bit 達 85.8 tok/s；解碼受 DRAM 頻寬限制，實測跑到峰值的 82%-94%。
Hacker News front pageAI 評分46
k10s 發布：可點選的 Kubernetes 終端 UI，內建感知上下文的 AI
k10s 是 Go 與 Bubble Tea 寫的可點選 Kubernetes 終端 UI：滑鼠可點選行與面板，ctrl+p 統一搜尋資源型別與物件，啟動時不註冊任何 watch，informers 按需懶載入。它內建 AI，ctrl+a 用自然語言提問時會自動注入當前 context、名稱空間、資源型別與選中物件，回答針對該物件；同時相容 k9s 風格的 plugins.yaml 自訂動作。
llama.cpp releasesAI 評分43
llama.cpp 為 CUDA 加入 384 專家的 Top-K MoE 融合
llama.cpp 發布 b11953 建置版本，CUDA 後端新增針對 384 個專家的 Top-K MoE 融合運算元（#31288），由 Codex 輔助完成，可加速此類稀疏 MoE 模型在 NVIDIA GPU 上的推理。該版本同步放出 macOS、Linux、Windows、Android 等多平台預編譯包，覆蓋 CUDA 12.8/13.4、ROCm 10.0、Vulkan、SYCL、OpenVINO 及驍龍 Adreno/Hexagon 等後端。
X @elonmuskAI 評分10
馬斯克發文：把最難的任務交給 Grok @Bot
馬斯克在 X 上發文，號召使用者把最難的任務交給 Grok @Bot。這條帖子只給出了這一句呼籲，沒有說明 @Bot 是什麼形態的產品或功能、面向哪些使用者、何時可用，也沒有提及價格、額度或具體能力範圍。關注 Grok 的人可留意官方後續是否給出更明確的說明。
機器之心● 精選AI 評分78
小紅書開源 DoSA，1M 上下文首 token 延遲最多降 48%
小紅書 Dots 團隊開源稀疏注意力加速方案 DoSA，在保持原始 Top-K 選擇結果完全等價的前提下加速索引器，約 1M token 上下文下 Dots3-Note-preview、GLM-5.2、DeepSeek-V3.2 的首 token 延遲較各自 SGLang 基線分別降低約 37%、46% 和 48%。其做法是用分數上界與入選門檻下界，提前排除約 97% 不可能入選的候選，只對剩餘候選做全部索引頭的精確打分。
Hacker News front pageAI 評分53
思科給工程師不限量 AI token，24 個月重寫 98% 遺留程式碼
思科給一名 27 歲工程師不限量的 AI token 額度，要求他在 24 個月內重寫公司 98% 的遺留程式碼。這名工程師是前創業公司創始人，由公司總裁親自挑選，並被明確告知可以放手去做。該訊息來自 Tom's Hardware 的報導，沒有說明具體會使用哪些模型或工具，也沒有披露預算、團隊規模與驗收標準。
機器之心AI 評分51
奧特曼提 AI 競賽三種終局，最壞可癱瘓對手 GPU
OpenAI CEO 奧特曼在內部員工會議上提出 AI 競賽的三種終局：建立全球監管機構、頂級實驗室合併為一，以及一家公司率先突破關鍵技術。最極端情形下，率先突破的公司甚至能讓競爭對手的 GPU 集體癱瘓，奧特曼稱這是「糟糕透頂」的結局。前兩條分別參考 IAEA 與 CERN 模式；他也承認 OpenAI 目前無法輕易放棄技術領先爭奪。
X @elonmuskAI 評分14
馬斯克稱 Grok Bot 可充當個人首席財務官
馬斯克在 X 上發帖稱，Grok Bot 可以充當個人的首席財務官（CFO）。帖文只有這一句，未說明具體能做什麼、面向哪些地區、何時上線或如何收費，也未提及該能力是否已經開放給使用者。
llama.cpp releasesAI 評分36
llama.cpp 重構稀疏注意力 K 池選擇，與 kq_mask 形狀解耦
llama.cpp 讓 qwen4exp (QSA) 與 glm5-next 的稀疏注意力選擇不再跟隨 kq_mask 的形狀，改為在 KV cache 單元上按 [n_kv, n_tokens] 建置，到 attention 前才拆成 K 檢視的流。這樣 dense mask 可以自行改變佈局（例如按序列的行列表），不必改動稀疏層。同時刪掉了 build_fused_top_k_mask 中未使用的引數。
量子位● 精選AI 評分82
面壁智慧 ForgeKernel 直播自寫運算元，反超 DeepSeek FlashMLA 9.8%
面壁智慧的運算元生成系統 ForgeKernel 在無原始碼、無參考實現的情況下，通過直播自進化 22.5 小時，在輝達 B200 上把 DeepSeek-V4.1 的 FlashMLA Prefill 運算元做到 472 微秒，比人類手寫的 518 微秒快 9.8%。全程 42 輪迭代、留下 32 個版本，只用了 1 張 B200 和 22 個 GPU 小時，人工編寫 0 行程式碼。它此前已登頂昇騰 CANNBench 950DT、950PR、A3 三張榜單第一，並在直播結束後開源；