@haozhangml：交互模型 + 足够快的推理 + 可穿戴设备 = ？

当交互模型、足够快的推理与可穿戴设备三者结合，会带来什么？

@haozhangml：类 JEV 决策模型很擅长玩实时游戏，但开发中我们也发现了很多问题……不过这是个很酷的演示，值得一试

类JEV决策模型擅长实时游戏，但开发中问题不少；该演示很酷，值得一试。

张浩：职业更新：本周三是我在Meta超级智能实验室的最后一天

张浩宣布离开Meta超级智能实验室，此前从加州大学圣地亚哥分校学术休假加入Meta TBD Lab，称这是近年来最好的夏天之一。

@haozhangml：虽然该检查点专为 8 步优化，但质量自然会更好；本轮蒸馏的质量确实有了大幅提升。希望你喜欢！

该检查点专为8步优化，蒸馏质量大幅提升，希望你喜欢；下周系统侧有更大发布。

@haozhangml：很高兴看到 P/D 分离（预填充/解码分离）开始支撑 AI for Science 中越来越复杂的工作负载。期待这一领域以及 @periodiclabs 的未来走向！！

P/D 分离正支撑 AI for Science 复杂负载，期待@periodiclabs的发展。

@haozhangml: Interesting. Suppose math would be fully solved, I think 2 questions worth debate:

@haozhangml：首席AI官很快将变成首席重置官

首席AI官正迅速转型为首席重置官，主导组织重置。

@haozhangml：看来我的Anthropic朋友还在跟我说话，真幸运！😁

我的Anthropic朋友仍愿与我交流，实属幸运。

@haozhangml：AGI！

通用人工智能（AGI）！

数学家+AI对抗约1万AI智能体

数学家联手AI对抗约万名AI智能体，调侃规模定律也适用于数学系，并好奇两种方法差异有多大。

@haozhangml：@xieenze_jr 与英伟达在 OSS 中用 sol-engine 加速 H3 和 FastH3 的出色工作！

英伟达助力在 OSS 中用 sol-engine 加速 H3/FastH3，模型发布后数周内提速 10 倍，开源必胜！

@haozhangml: 点赞点赞！举手举手！敬礼敬礼！

以表情符号表达强烈赞赏、欢呼与敬意。

@haozhangml: 我们刚刚将FastH3带到DGX Spark和Apple Silicon上！

FastH3已支持DGX Spark和苹果芯片，本地即可生成H3级片段，团队正全力普及。

@haozhangml：Physion_Labs 团队执行了出色的评测

FastH3开源预览版评测表现出色，提示遵循度优于H3，FastVideo团队正连夜奋战。

@haozhangml：欢天喜地！

欢天喜地，热烈庆祝！

社区发展真快！reactorworld用FastH3在Twitch上开发了无限视频流，太有趣了，已开源！

reactorworld用FastH3在Twitch开发无限视频流，有趣且已开源，代码模型公开。

@haozhangml：不对，我们不是商业实体；你才是。

否认自己是商业实体，反指对方是。

@haozhangml：说得好——希望我们的开放配方能赋能更多团队！

说得好，希望我们的开放配方能惠及更多团队。

@haozhangml：哦，感谢您为我们评估这个。我们希望有更多算力用更多数据蒸馏（就像您那样），但很高兴看到，用我们有限的几十块GPU，我们已经能生成不错的视频。

感谢评估，算力有限但已能生成好视频，望下次言辞温和些。

@haozhangml：感谢 @MiniMax_AI 将最好的视频模型开放给 OSS！！！

感谢MiniMax_AI将最佳视频模型开放给OSS。

@haozhangml：对对对！

表达强烈认同的欢呼声。

@haozhangml：开源软件中最快的h3！！

最快的开源h3实现。

@haozhangml：👇👇👇👍👍👍

仅包含表情符号，无具体文字信息。

@haozhangml: 👇👇

👇👇

中文标题

不确定ultrafast模式是否为AFD，但我们在NVL72上构建了首个开源AFD系统，已开源。

@haozhangml: 出色的团队，祝贺！！多年来一直与zongheng、zhanghao和ion合作——绝对是一个有远见的明星团队！

祝贺！与zongheng等人多年合作，这是一支有远见的明星团队。

@haozhangml: 你可能想知道该选哪个——dspark还是jetspec。这里是我们写的一篇文章，讲述了如何思考它们、它们的相似与差异，以及为什么因果关系是解锁推测解码新效率的关键👇

比较dspark与jetspec，指出因果关系是提升推测解码效率的关键。

@haozhangml：很高兴看到VSA带来如此巨大的加速！VSA2已在路上🚀🚀

VSA实现大幅加速，VSA2即将到来。

@haozhangml：消费级GPU上最快的视频生成！

消费级GPU上最快的视频生成技术。

@haozhangml：很高兴看到竞技场不断发展，干得好！

竞技场持续进化，令人兴奋，点赞！

@haozhangml: 非常非常令人印象深刻的模型；感谢开源它！！

令人印象深刻的模型，感谢开源。

@haozhangml：我们刚刚将梦想宇宙完全开源！敬请关注，我们很快就会将其推向消费硬件。

梦想宇宙完全开源，即将登陆消费硬件。

@haozhangml: 🎉🎉🥳🥳

表达庆祝与开心之情。

@haozhangml: 看看我们的新工作 nanorollout！

宣传新研究项目 nanorollout。

这实际上相当不错……😂😂

对某事物出乎意料地给予好评。

祝贺@ying11231等及RadixArk、SGLang团队，打造开放高效的AI基础设施。

祝贺团队构建开放高效的AI基础设施。

中文标题：与@googledevs合作令人兴奋。Dflash是UCSD的@zhijianliu_和@jianchen1799开发的最强大技术之一，很高兴我们的学生和合作者帮助将其移植到谷歌的TPU系统！！！

与谷歌合作，将UCSD开发的Dflash技术移植到TPU系统，令人兴奋。

中文标题

中文摘要 祝贺@haozhangml 2016年论文GeePS获EuroSys时间检验奖，该文为首篇系统解决GPU内存交换的论文。

@haozhangml：来自@SJTUDengLab与合作者的新工作——很高兴成为合著者

本文探讨解耦的维度和轴，指出当前统一模型按模态（文本与视觉）进行解耦。