谷歌正在推进一项代号为「TorchTPU」的战略行动，核心是让全球最主流的 AI 框架 PyTorch 在自家 TPU 芯片上跑得更顺畅。这项行动不仅是技术补课，更是一场商业围剿。作为 PyTorch 的掌控者，Meta 也深度参与其中，两家巨头试图联手松动英伟达的垄断地位。
GPU编程变天了。
几个小时前，NVIDIA CUDA Toolkit 13.1 正式发布，英伟达官方表示：「这是 20 年来最大的一次更新。」CUDA Tile 是 NVIDIA CUDA Toolkit 13.1 最核心的更新。它是一种基于 tile 的编程模型，能够以更高的层次编写算法，并抽象化专用硬件（例如张量核心）的细节。
“既然我可以直接使用 PyTorch，为什么还要费心使用 CUDA 呢?”
谷歌不再甘当「云房东」，启动激进的TPU@Premises计划，直接要把算力军火卖进Meta等巨头的自家后院，剑指英伟达10%的营收。旗舰TPU v7在算力与显存上彻底追平英伟达 B200，谷歌用「像素级」的参数对标证明：在尖端硬件上，黄仁勋不再寂寞。通过拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒，谷歌正在用「私有化部署+同级性能」的组合拳，凿开万亿芯片帝国的坚固城墙。
Deep-Live-Cam 是一款开源的实时换脸与视频深度伪造（deepfake）工具，只需要一张人脸图片，就能在本地电脑上对摄像头画面或视频进行实时换脸。 支持 Windows / Linux / macOS，多种硬件加速（CPU / CUDA / CoreML / DirectML / OpenVINO），并内置不良内容检测与合规提示，定位是服务 AI 生成媒体行业的高效生产力工具。
CUDA 代码的性能对于当今的模型训练与推理至关重要，然而手动编写优化 CUDA Kernel 需要很高的知识门槛和时间成本。与此同时，近年来 LLM 在 Code 领域获得了诸多成功。
寒武纪成立的初衷是为「人工智能的大爆发」提供底层算力支持，不仅要硬件算力强大，更要软件通用、易用。寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare，让用户与开发者能够跨越不同的寒武纪硬件和应用场景，降低上手难度，提升开发效率，快速迁移与部署AI应用。
DeepSeek-OCR这段时间非常火，但官方开源的文件是“按 NVIDIA/CUDA 习惯写的 Linux 版推理脚本+模型权重”，而不是“跨设备跨后端”的通吃实现，因此无法直接在苹果设备上运行，对于Mac用户来说，在许多新模型诞生的第一时间，往往只能望“模”兴叹。
在 AI 圈里，聚光灯总是追逐着那些履历光鲜的明星人物。但一个伟大的团队，不仅有台前的明星，更有无数在幕后贡献关键力量的英雄。之前我们介绍了 OpenAI 的两位波兰工程师，最近 OpenAI 又一位身处幕后的工程师成为了焦点。
