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只看论文#部署/工程
  1. Google Research62

    Google 发布基于 TEE 的新一代联邦学习系统，实现可验证的隐私保护

    Google 发布新一代联邦学习系统，利用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可远程验证、可审计的端到端保证，并已在 Gboard 上线英语和日语下一词预测模型。

    推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统设计，读者可了解其如何让数据匿名化过程可被外部验证。

  1. Microsoft Research62

    微软研究院：物理 AI 机器人推理卸载研究与工具链

    微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。

    推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理与卸载到边缘或云端 GPU 的差异，并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链。

  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验迁移到 Apple Silicon

    Berkeley AI Research 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核经验适配 Apple Silicon。

    推荐理由：原文给出 CUDA 到 MLX 的翻译层设计与两组内核实测数据，可了解跨硬件迁移优化知识的具体做法。

已经到底了