Llm

Axera发布AX8860边缘AI芯片系列，256 TOPS，最高128GB内存: Axera 在 CIIF 2026 上发布了 AX8860 Edge AI 芯片系列。这些 6nm 芯片提供 256 TOPS 算力，最高支持 128 GB 内存，支持 AXLink 级联和 PCIe 5.0。该工具链对 vLLM/SGLang 友好，可用于现场大模型推理。

半导体 • Pandaily

论文提出ARIA框架，可学习在运行时修复LLM多智能体执行: 一篇 arXiv 论文提出了 Agent Runtime Inspection and Amendment（ARIA），这是一个用于学习何时以及如何修复正在进行的基于 LLM 的多智能体执行的框架。它将经执行验证的修复转化为可复用的监督信号，使学习到的模型能够在运行时进行干预，而不是反复测试备选方案。

AI研究 • arXiv

ACED-BENCH评估大模型智能体获取并运用因果证据: ACED-BENCH 是一个神经符号基准，用于评估 LLM 智能体是否会获取并依据因果证据采取行动。它将可读的科学表层与形式化的因果世界分离，并保留客观真值。智能体选择实验、解释证据，并做出因果决策。

AI基准 • arXiv

研究发现推理使大模型推理能耗平均增至3.7倍: 一项研究测量了 86 个开放权重 LLM 检查点在七个基准测试和六个硬件平台上的推理能耗。大多数配置消耗的能耗中位数是得分至少同样好的另一个配置的 2.6–4.8 倍，差距最高可达 27 倍；推理平均使能耗增至约 3.7 倍。

AI研究 • arXiv