IBM 新课程讲解 AI 模型如何在 GPU、TPU、Cerebras、Groq、Spyre 等加速器上运行

IBM Research 发文解析分布式推理如何为大规模 LLM 服务调度流量，其开源 Kubernetes 原生框架 llm-d 涵盖前缀缓存感知路由、KV-cache 卸载、流控、批推理优化、prefill/decode 分离与宽专家并行六项技术。

n8n 博客发布教程，讲解如何在一台 NVIDIA DGX Spark（128GB 统一内存）上部署七个本地模型，通过 LiteLLM 单一 OpenAI 兼容端点驱动 n8n 工作流，全程不调用云 API。

作者解读 Anthropic 关于 Claude Code 代码评审重构的博客：Claude 写了约 90% 的代码，2026 年 6 月到 9 月合并 PR 翻倍以上而 revert 率下降超 40%。

Meta 工程团队详解如何把 AI 智能体作为开发流程参与者来构建独立 Groups 应用 Forum，采用 human-on-the-loop 模式并以验证通过的生产级产出衡量成功。Forum 在八周内达到与 Facebook Groups 的核心功能对齐，自主压测循环在开发期发现并修复了内存问题，内存占用和缺页约减半，上线后智能体还协助根因分析用户反馈。

Anthropic Claude Code 团队详解在 Claude 写约 90% 代码的情况下如何组织代码审查：审查从终点关卡变为持续进行，每个 PR 经过验证、必需 CI、AI 审查、安全审查、按风险分级的人工审批和合并队列六层检查，再辅以快速回滚。

Google Developers Blog 发布智能体评测实践指南，指出仅靠终端跑几个提示词的 vibe check 无法发现智能体重试循环、工具参数幻觉等隐性失败。

LangChain 发布博客，介绍其开源 Agent 框架 Deep Agents 如何用 middleware 做上下文工程，应对长任务中的 context rot。

Databricks 演示通过系统性性能优化，将 Qwen 3.8 27B 在 AI Runtime 上的微调时间从 7 小时 44 分钟降至 1 小时 17 分钟，提速 6 倍。

一篇教程介绍用 Claude Opus 5.5 配合 Claude Code、Blender、Unreal Engine 5 和 Meshy 构建游戏的方法。核心思路是给每个工具分配单一职责：通过 MCP 连接 Blender 和 Meshy，由 Meshy 生成道具和角色、Blender 清理和放置、Unreal 负责光照物理和游戏本身、Opus 在一个对话里调度三者。流程为先让 Opus 头脑风暴 5 个游戏点子再展开，告知 GPU 以便压满画面性能，首个完整构建约花 …

Vapi 工程师 Lat Ware 自研 Pedantic Review Bot，使 PR 从开到合并的平均时间从 130 多小时降到 65 小时。机器人会运行测试和小复现来验证发现，分析和发评论分属两个 job，只能评论不能批准或推送；2026 年 9 月 2 日至 10 月 2 日审查了 1,694 个 PR，在 276 个中提出 363 个 blocker 发现。