选Mac跑本地AI：按统一内存而非CPU跑分，四档配置口诀

本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势，构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场，并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。

该教程基于 NVIDIA cuTile Python 实现了分块 GPU 内核编程工作流，在 Colab 环境中配置 GPU、驱动、CUDA 及 cuTile 可用性后，分别构建了 tiled 向量加法、矩阵加法和矩阵乘法核函数，并以 PyTorch 作为回退保持 notebook 可执行。每一步均通过 PyTorch 验证结果正确性，并基准测试了各阶段的中位运行时间。

本文是 PyTorch profiling 系列的开篇，从最简单的矩阵乘法加偏置操作出发，逐步讲解如何使用 `torch.profiler` 进行性能分析。涵盖 profiler 设置、导出统计表格与 Chrome trace、解读 CPU 和 GPU 活动的时序关系，以及 `torch.compile` 对底层 CUDA kernel 调用链的影响。实验基于 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 运行，面向基本掌握 PyTorch 但缺乏 profiling…

与 NVIDIA 合作，在 DGX Spark 上通过 SGLang 成功支持 GPT-OSS 20B 与 120B 模型，实现 20B 版本约 70 tokens/s、120B 版本约 50 tokens/s 的生成速度，达到目前最优水平。用户可通过 Docker 部署 SGLang 服务，接入 Open WebUI 实现本地聊天，或借助 LMRouter 转换请求格式以完全本地化运行 Claude Code。该方案使在 DGX Spark 上部署多百亿参数本地编码智能体…

本教程演示如何用 NVIDIA Earth2Studio 构建集合天气预报工作流，安装组件并加载 FCN 预报模型，从 GFS 获取初始条件，实现将 10 米风分量转为涡轮容量因子的风电诊断及变尺度扰动系统。通过低层迭代器、坐标映射、批处理和 Zarr API 构建执行管道，用纬度加权 RMSE、fair CRPS 等指标验证预报，并可视化集合不确定性。

本文以《非暴力沟通》为例，提供了一个将书籍转化为可调用AI技能（Skill）的六步教程。作者使用Claude Opus 4.8模型，因其具备100万token上下文窗口、结构化输出及多步智能体（Agent）能力，能一次性处理全书逻辑。流程包含文本准备、全局结构分析、五类提炼（框架/原则/技法/反模式/作者声音）、技能生成及关键的自检步骤。生成的技能保留了书中原始框架命名（如OFNR四要素、长颈鹿语言），并将触发词优化为"怎么提意见不像在指责"等日常表达。整个流程耗时约45分…

Google 新论文 WikiSkill 提出 Agent 技能库应物理拆分为原始轨迹、复盘认知、执行手册三层，强调失败认知需永久保留以产生复利。实验显示 9B 模型配结构化手册可干翻 27B 裸跑，27B 模型加手册在复杂表格任务上从 40% 提升至 81%；而弱者写的保守补丁会把 Gemini Flash 从 50% 拖累至 18%，实战中偷看知识库反而导致手册质量退步。

博主@0xlangeai 手把手教你把 Grok Bot 打通成专属 Linux 开发机：其账号背后是一台 8 核 16G、带持久存储的真实 Linux 云主机，固定用户名 box，持久化文件在 /workspace。

Cursor 工程师 Lauren Tan 加入五个月，上月合并 1000 个 PR，本月 12 天已近 800 个。她认为 AI 写代码的瓶颈在验证而非生成，通过让 Agent 操作产品、复现 bug，并将失败模式沉淀为 Skill 实现自动合并。她已允许 Agent 自动合并 PR，一晚 20 个 PR 零故障并入 main 分支。

吴恩达拆解AI应用工程师6项必备技能，认为最拉开差距的是评估驱动开发而非写Agent或调prompt。大模型输出不可预测，需通过系统性评估结果做对决策，把不可靠组件拼成可靠系统。其他5项是战术，评估是让战术转起来的引擎。