Latent Space 对话 MIT 的 Alex Zhang：从 GPU Kernel 到递归语言模型 RLM
MIT 研究者 Alex Zhang 在 Latent Space 播客中讲述其从 GPU Mode、KernelBench 到递归语言模型（RLM）的研究路径，RLM 驱动的 harness 是首个接近解决 ARC-AGI-3 的方案，早于 OpenAI 的 Astra。
#数据/训练
Latent SpaceAI 评分3030
Berkeley AI ResearchAI 评分4242 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
自适应并行推理让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调它们，被视为高效推理扩展的下一个范式。现有并行推理方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild!