2026 BAIR 博士毕业生展示：从机器人到 LLM 推理的 AI 研究全景
BAIR 公布 2026 届博士毕业生名单，其研究覆盖机器人、具身智能、大语言模型与推理、计算机视觉、生成模型、AI 安全、人机交互及 AI for Science 等方向。毕业生去向包括 OpenAI、Mistral AI、Physical Intelligence、Amazon 研究岗、普林斯顿 CITP 博士后以及自主创业。
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ElevenLabs 工程师解析如何缓解 AI 推理算力短缺
ElevenLabs 研究工程师 Angelos Perivolaropoulos 介绍了如何通过标准工程优化，将语音推理的单 GPU 服务能力从 1 名用户提升至 70 名，架构级改造则可达到约 140 名。连续批处理、FP8 量化、多 token 预测和经蒸馏适配的 FP8 KV cache 是主要手段，其中 KV cache 缩小 2.5x 后，吞吐量从 28 名用户增至 70 名。各项技术会引入延迟、内存上限或质量损失，实际选择取决于具体工作负载。
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LLM RL 优化顺序推理
LLM RL 优化顺序推理 我们还优化推理策略，包括并行思维链、并行轨迹聚合和顺序推理 这使模型能在测试时更好地探索和分配计算资源
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Google Research：推理如何解锁 LLM 参数化知识回忆
Google Research 在 COLM 2026 论文中揭示，推理能帮助 LLM 回忆简单事实，机制包括用生成的推理 token 进行隐式计算，以及生成相关事实来激活正确答案。研究在 Gemini-2.5 Flash/Pro 和 Qwen3-32B 上，用 SimpleQA Verified 与 EntityQuestions 数据集对比推理开关模式，发现开启推理后模型能回忆起关闭时几乎无法获取的答案。
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Modal 如何用推测解码实现 SOTA 推理延迟
Modal 本周推出 Auto Endpoints，结合 Blackwell GPU、SGLang 和 Modal Servers，通过推测解码优化延迟。在 Decagon Voice 案例中，基线 p50 延迟约 290ms，优化后削减 100ms，比专有推理提供商的最佳延迟快 60ms 以上。推测解码带来的加速与接受长度近似线性，是降低解码延迟的关键手段。
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Modal 发布 Auto Endpoints，一条命令部署自有 LLM 推理服务
Modal 发布 Auto Endpoints，提供 OpenAI API 兼容、生产可用的推理服务，底层是用户可见可控的 Modal App，可通过 CLI 或点击部署 GLM 5.2 等开放模型。官方称不隐藏代码与指标，自动提供投机解码接受长度、每副本引擎侧 token 延迟分位数等数据，并同步推出面向超低延迟路由的 Modal Servers，HTTP 请求开销约 5ms。其部署配方基于 SGLang、FlashAttention-4 等开源引擎的补丁与上游贡献，并采用 Z Lab 的 DFlash 块扩散 drafter 架构。
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百度美研早期投资 Cerebras 的十年复盘：推理需求为异构芯片打开窗口
百度美研在十年前投资晶圆级芯片公司 Cerebras，以降低 AI 计算中的通信成本并减少对英伟达的依赖。文章回顾了其流片、散热、电源和编译器等工程难题，并认为 CUDA 生态使训练迁移成本较高，而推理需求增长正为 Cerebras 等异构芯片带来新窗口。
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Tensordyne 发布 Napier 推理芯片，用对数运算替代矩阵乘法
Tensordyne 公布其 Napier AI 推理引擎架构，核心思路是把数据转成对数后用加法替代矩阵乘法，官方称相比 Nvidia 和 AWS 的混合架构性能提升一个数量级以上，价格与功耗更低。Napier 采用 3nm 工艺、1380 亿晶体管，支持 NVFP4、FP8、FP16，FP8 稠密算力 2.1 petaflops，配备 144 GB HBM4 和 256 MB SRAM，单芯片功耗 300 瓦，对比 B300 GPU 的 1200 瓦。公司计划 2026 年底开放云端访问，2027 年第一季度向客户交付 beta 版 TDN Pod 系统，2027 年第二季度末开始出货。
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Modal 如何让 FlashAttention-4 更适合 LLM 推理
Modal 对 FlashAttention-4 内核做了一系列改动以适配 LLM 推理，尤其是解码阶段：PR 2109 支持 FP8 输入（e4m3/e5m2），相对 bf16 基线吞吐最高提升 1.16 倍；PR 1999 与 PR 2104 支持任意 KV page size 并优化性能，小 page size 下吞吐最高提升 2.40 倍。改动还包括调整并行策略（从 query 并行转向 key/value 并行）以及用 cp.async 加载替代 TMA 的 cp.async.bulk 加载以支持不规则全局内存访问。
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微软 MAI 发布七款新模型，含首个推理模型 MAI-Thinking-1
微软 MAI 在 Build 2026 主题演讲中发布七款新模型，覆盖图像、语音、转录、推理和编码。首个推理模型 MAI-Thinking-1 为 35B 激活参数 MoE，256K 上下文窗口，AIME 25 得分 97%，SWE Bench Pro 53%，官方称未做知识蒸馏。编码模型 MAI-Code-1-Flash 仅 5B 参数，SWE Bench Pro 51%，今日起在 VS Code 中逐步向约 10% 个人用户推送。
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微软 AI 发布七款新 MAI 模型，覆盖推理、编码、图像、语音与转录
微软 AI 发布七款自研 MAI 模型，覆盖图像、语音、转录、编码与推理，包括旗舰推理模型 MAI-Thinking-1、面向 GitHub Copilot 的 MAI-Code-1-Flash、MAI-Image-2.5、MAI Transcribe-1.5 和 MAI-Voice-2。MAI-Thinking-1 在盲测人工对比中优于 Sonnet 4.6，MAI Transcribe-1.5 支持 43 种语言且速度是竞品的五倍，MAI-Image-2.5 的 Arena 分数超过 Nano Banana Pro。模型将在 Foundry、OpenRouter、Fireworks 和 Baseten 上提供，开发者首次可以自行微调模型权重；微软同时宣布与 Mayo Clinic 合作共建医疗前沿模型。
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LMSYS 用异构 CPU + GPU EPD 分离提升 VLM 推理服务
LMSYS 通过 Dynamo 与 SGLang 实现异构 Encode-Prefill-Decode（EPD）分离，将 VLM 的视觉编码任务卸载到 CPU（如头节点 CPU），在负载下 TTFT、TPOT 和吞吐量均获提升。在 Intel Xeon 6747P 与 5x L40S 配置、8 张 1080p 图像、QPS 1.0-2.0 下，P99 TTFT 和请求吞吐量提升约 1.2x-1.3x，P99 TPOT 降低约 1.3x-30x。Dynamo 路由器新增设备感知加权路由模式（PR #7215），以能力比 R 在 CPU 与 GPU 池间分配请求。
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小米 MiMo-V2.5 系列推理优化新进展
MiMo-V2.5 系列推理有什么新进展？ 我们刚刚发布了一篇博客，介绍 MiMo-V2.5 系列的全流程推理优化，包括我们如何将混合 SWA 效率推向极限。 在此阅读完整博客： https://t.co/lYBEcgaVhU
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Zyphra 在 AWS Inferentia2 上实现 Domino 式推理通信重叠
Zyphra Research 与 AWS 合作，在 AWS Neuron 推理栈中实现了 Domino 式张量并行通信重叠，并在 Inferentia2 上对 Llama 3-8B 进行不同 NeuronCore 数量的基准测试。结果显示聚合输出吞吐量提升，首 token 时间和每输出 token 时间均下降，在张量并行度更高、集合通信占关键路径更大时收益最明显。
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AMD Instinct MI355X 借助 SGLang 与 MoRI 实现成本可竞争的分布式推理
SGLang 与 AMD 团队合作，在 AMD Instinct MI355X 上通过 SGLang 与 MoRI 通信库优化 DeepSeek-R1 分离式推理，在 129 tok/s/user 交互性下达到每百万 token 0.169 美元，比 B200 TRT-LLM 低 5%、比 B200 SGLang 低 40%，每 GPU 吞吐 2,436 tok/s（24 GPU），比 B200 SGLang 高 1.25 倍。优化包括 MoRI 量化 all-to-all（往返带宽最多降低 2.56 倍）、MoRI-IO KV cache 后端（吞吐比 Mooncake 高约 10%）、SDMA 双批次重叠、ROCm 上的 Specv2 MTP 以及 CPU 流式优化。结果已开源并通过 SemiAnalysis 的 InferenceX 持续验证。
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LG AI Research 如何用闲置推理 GPU 池调度训练任务
LG AI Research 提出“GPU Job Scheduling using an idle inference GPU pool”方案，把 LLM 服务夜间闲置的推理 GPU 用于训练和研究任务。其基于 vLLM 内部指标做自动扩缩容，分析显示单副本占 4 张 GPU 时，平均约 52 张 GPU 每天闲置约 12 小时；任务以 best-effort 方式运行，服务流量上升时可随时被中断回收。
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antirez 谈 DwarfStar 中的 LLM 分布式推理
antirez 在 DwarfStar 项目中探讨本地 LLM 推理的分布式方案：Mac Studio M3 Ultra 512GB 可跑 DeepSeek v4 PRO，约 150 t/s prefill、10-13 t/s 解码；M5 Max 128GB 跑 2-bit 量化的 DeepSeek v4 Flash 和 Mimo V2.5 可达约 500 t/s prefill、35-40 t/s 解码。他提出层切分、基于 Apple RDMA 的专家并行，以及共享无关的 LLM ensemble 三种思路，认为 ensemble 是被低估的第三方向。
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大规模推理基准测试：编码智能体
Together Inference Engine 在 Kimi K2.5 编码智能体负载下，以相同的 4× NVIDIA B200 硬件实现了比 TensorRT-LLM 高 31% 的 TPS，并在饱和时保持约 2 倍更优的 TTFT。测试采用约 45k–200k Token 的长提示词和平均 450 Token 的输出；SGLang 因 TP4 内存不足改用 8× B200。性能提升来自 ThunderMLA、定制内核重写及真实流量下的端到端分析。
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Zyphra 在 AMD MI355X 上推理性能基准测试：对比 B200
Zyphra 发布 Zyphra Inference 在单节点 AMD Instinct MI355X GPU 上的首批端到端基准，覆盖 Kimi K2.6、GLM-5.1 和 DeepSeek V3.2，并与 AMD MI355X 与 Nvidia B200 基线配置对比。MI355X 每卡提供 288 GB HBM3E（B200 为 180 GB），两者 HBM 带宽均约 8 TB/s，但 MI355X 采用全连接 xGMI 点对点互联，8 路集合通信峰值 537.6 GB/s。测试使用 ShareGPT 与 LMSYS-Chat-1M，仅限 vLLM 框架、单节点且无真实流量。
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Together AI 与 Pearl Research Labs 合作降低 AI 推理成本
Together AI 与 Pearl Research Labs 推出 Gemma-4-31B-it-pearl 推理端点，利用 Pearl Network 在推理过程中生成 ¶PRL，使价格降低超过 25%。双方计划扩展 Pearl 驱动的产品组合，并探索让客户直接获得部分货币发行收益。
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