亚马逊联合 Booking.com 用知识蒸馏与 Medusa 加速旅行场景 LLM
亚马逊科学与 Booking.com 合作，将知识蒸馏与 Medusa 框架结合，把 70B 参数的 Llama-3.1 教师模型压缩为 1.1B 的 TinyLlama 学生模型，质量接近教师模型而成本不到三分之一、速度最高提升 20 倍。
#部署/工程
Amazon ScienceAI 评分3838
Hacker News AIAI 评分6060 Agent Scrum：用两小时冲刺管理 AI 编码智能体团队
作者在 38 天里让一组 AI 编码智能体围绕真实产品待办跑了 324 个两小时冲刺，其中专职 scrum 团队智能体执行的 90 个冲刺里，79% 的承诺故事在冲刺内完成，仪式耗时不到 5 分钟。
Meta EngineeringAI 评分3636 Meta Andromeda：通过模型-系统协同设计驱动下一代广告检索
Meta 发布下一代个性化广告检索系统 Meta Andromeda，单张 GH200 GPU 推理吞吐超过每秒 100 亿条广告，相比 2024 版提升 100 倍。新架构将 LLM 式 MoE 引入检索阶段，推理 FLOPs 比 2024 版检索模型少约 300 倍，性能接近排序阶段水平。自 2025 年以来，该系统已在 Facebook 带来 2.4% 的转化率提升。
Hacker News AIAI 评分5858 Heal 发布 AI PR 审查基准：70% 用户可见缺陷未被代码审查机器人发现
Heal 发布针对 AI PR 审查的基准，回放 5 个产品共 236 个 PR，发现 Heal 在运行时证明的 202 个用户可见缺陷中有 141 个（70%）未被任何代码审查机器人发现。
Hugging Face BlogAI 评分5858 VocabX 如何通过特化 SLM 词表将推理成本降低 77%
Dharma-AI 预告即将发布的 VocabX 论文，提出按 token 成本而非频率特化小模型词表，在基于 Qwen3-4B 的葡萄牙语作文评分器上把平均响应从 350 个 token 降到 101 个，实测推理成本下降 77.0%，bench 分数从 0.703 升到 0.810。
Microsoft ResearchAI 评分5858 微软研究院发布 Magnetar：基于标准哈希函数的通用零知识证明系统
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序，在 15 个基准程序上平均比现有最快的同类 zkVM 快 10 到 39 倍，证明验证约需 12 毫秒。
Microsoft ResearchAI 评分4040 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国66,935座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，利用L1太阳风观测与AE、Dst指数预报，结合纬度、地质电导率等数据，为美国本土66,935座变电站生成提前30-60分钟的位置级空间天气风险估计。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley Sky Lab 与 IBM Research 将 K-Search 内核搜索框架扩展到 MLX 后端，通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核作为知识库，在 Apple Silicon 上生成高质量内核。
推荐理由：读者可以看到 CUDA 内核经验如何被结构化翻译成 MLX 优化策略，以及翻译层对性能提升的具体贡献。