Senko 展示扩展光束背板连接器，单连接器约 1500 根光纤

智能体工作负载正在悄然重塑推理经济学。我们从SemiAnalysis的43.2万个真实编码智能体请求中提取数据，发现中位数并非3.2万或6.4万，而是9.6万输入token。作为参考，这意味着在你输入问题之前，模型已处理了超过《了不起的盖茨比》全文长度的文本。（1/3）🧵

SemiAnalysis 在 ClusterMAX 测试中无法对 FarmGPU 取得实质进展：Slurm 层未能正确暴露 GPU 资源，Kubernetes 也未暴露任何用于横向扩展网络的 RDMA 设备。不过其认可 FarmGPU 的开放开发文化，包括扎实的 Grafana 监控体验和详细的资源开通说明，并认为其技术团队值得信赖，只是人手过于紧张，仅部署几个小集群就已吃力。

SemiAnalysis 指出，订阅计划的价值不能孤立地看：月费换取的是一定额度"credits"，不同（模型、token 类型）组合消耗的 credits 不同，且 credit 成本比与 API 价格比差异巨大，因此同一 $200/月 Claude 计划的 API 等价价值会随所用模型和工作负载而变。

分类器把输入映射到固定标签集合，分为二分类（邮件∈{垃圾、非垃圾}）、多分类（文本∈{正面、中性、负面}）和多标签（电影⊆{动作、恐怖、喜剧、爱情、奇幻、惊悚}）三类。其工作方式是先用逻辑回归等手工特征或 CNN、BERT 等学习型编码器把输入编码成向量，再经线性层投影为 K 个分数（logits），通过 softmax/sigmoid 转为概率并取概率最高者。

SemiAnalysis 指出，NVIDIA 收购 SLURM/SchedMD 后对非 NVIDIA 芯片的支持越来越差，AMD 因此自研了竞品 "spur"，在很多方面远优于 SLURM。NVIDIA 当初承诺保持 SLURM 硬件中立，但至今并未兑现。推文由此质疑 Hugging Face 被 NVIDIA 收购后是否会重蹈覆辙。

SemiAnalysis 在 ClusterMAX 2.0 中将 Vultr 评为"参与奖（低于铜级）"，指出其自称"全球最大私营云基础设施公司"和"全球最大私营超大规模厂商"均不属实。Vultr 拥有现代 GB300 和 MI355X，并宣称在俄亥俄州有 50 MW 的 AMD 站点，但其集群交付时存在若干基础性错误，近一年后问题依旧。

GPU 是印钞机吗？ InferenceX 团队拆解了 Engram 内存卸载、AgentX 的利润计算器、TPU v7、Vera Rubin 对比 Blackwell，以及更快的 token 是否值得溢价。 另外：TileRT 正在进一步压榨 NVIDIA GPU。这对专用芯片意味着什么？ Jordan Nanos（@JordanNanos）与 Cam Quilici（@noslawextratost）、Bryan Shan 和 Alec Ibarra 一起带来新一期 S…

SemiAnalysis 将 Google GPU 集群体验评为金牌级，称 Google 团队不到两年从铜牌升至金牌。但 GCP 的 GPU 体验仍不如其白金级供应商 CoreWeave 和 Nebius，控制台相比新兴 neocloud 的简洁 UI 显得笨重，访问需依赖偶尔不配合的 Google Cloud CLI，有时被迫改用同样不可靠的浏览器连接。

计算裸片上的面积极其宝贵，但其中相当大一部分却仅用于与内存对接。我们估算，HBM4 控制器和 PHY 约占 Nvidia Rubin 计算裸片的 16%。这意味着大量先进制程硅片被用于与内存通信，而非执行计算。(1/3)🧵

我们在 ExploitGym 上评估了 GLM-5.3 的网络能力，并分析了执行轨迹。GLM-5.3 将大部分执行预算用于测试隐藏的运行时条件是否改变了其结论。在问题 arvo5665 中，GLM-5.3 通过 sanitizer 构建、语料测试和目标 fuzzing 探索了更多周边程序。(1/3)🧵 https://www.anthropic.com/research/glm-5-3-and-the-spread-of-advanced-cyber-capabiliti…