DeepLearning.AI 与 Cerebras 推出快速推理课程
DeepLearning.AI 联合 Cerebras 推出短课程，教你用专为快速推理设计的硬件构建 LLM 应用，由 zhennydez、duerr_seb、MilksandMatcha 授课。
#部署/工程
Andrew NgAI 评分2222 Meta AIAI 评分2525 Muse Spark 1.1 上线 OpenRouter
我们听到了你们的呼声，很高兴宣布 Muse Spark 1.1 现已在 @OpenRouter 上线，面向美国开发者。 我们期待看到社区的创作。
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 团队提出，随着推理成本从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不足 $1、部分低于 $0.10，数据系统面临三大新挑战：为智能体服务、管理智能体集群、由智能体合成。在 text-to-SQL 基准上，多智能体尝试中仅 10-20% 子计划不同，80-90% 子查询重复，可通过多查询优化与近似查询处理复用结果。
Andrew NgAI 评分2222 吴恩达新课：为 AI 智能体添加语音能力
吴恩达推出新课《Voice for AI Agents and Applications》，由 VocalBridge（AI Fund 投资组合公司）CEO Ashwyn 讲授，教开发者构建既可靠又快速的语音智能体。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 自适应并行推理：高效推理扩展的下一范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，指出当前多数方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!
Berkeley AI ResearchAI 评分3131 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。
Andrej KarpathyAI 评分5757 Karpathy：智能体构建应用的真正难点在 DevOps 而非代码
Andrej Karpathy 回顾约一年前构建 menugen 的经历，认为最难的部分不是代码本身，而是把服务、支付、认证、数据库、安全、域名等一堆服务像拼宜家家具一样组装起来的 DevOps 环节。