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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

    Google Research 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验证、可审计的保证，并已用于 Gboard 的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服务端处理过程可被外部验证。

  1. Microsoft Research62

    微软研究院：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航

    微软研究院对移动操作机器人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：微软研究院对机器人推理负载的系统性测量，给出了端侧 GPU 与卸载到边缘或云端的性能与续航对比数据。

  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon

    Berkeley AI Research 与 IBM Research 将进化式内核搜索框架 K-Search 扩展到 MLX 后端，并加入结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon。

    推荐理由：原文给出跨平台内核迁移的具体方法与实测数字，可了解 CUDA 经验迁移到 Apple Silicon 的可行路径。

已经到底了