2025年9月，Gimlet Labs研究发现，AI可自动生成苹果设备的Metal内核，并显著提升PyTorch推理速度。实验显示，AI生成内核在215个PyTorch模块上实现平均1.87倍加速，部分工作负载甚至快数百倍。研究人员使用Mac Studio（Apple M4 Max芯片）和PyTorch eager模式作为基准，测试了Anthropic、DeepSeek和OpenAI等模型。AI生成内核正确性随尝试次数增加而提高，第5次尝试时可达94%。智能体群体策略进一步优化性能，平均加速31%，特定层级达42%。研究强调其目标是验证AI生成内核的可行性，而非追求极限性能，展现自动化内核工程的潜力。

9月1日，智谱推出GLM-4.5编码套餐「GLM Coding Plan」，每月20~100元，适用于GLM-4.5及GLM-4.5-Air模型。该套餐首推Claude Code开发者工具，并支持多款主流编程工具。GLM-4.5在前端开发、跨文件修改等场景表现稳定，能力接近Claude Sonnet 4，在多项评测中表现优异：WebDev Arena位列第二，SWE-bench Verified优于Gemini-2.5-Pro和GPT-4.1，BFCL v4基准全球第一且成本仅为Claude Opus 4.1的1.5%。此外，智谱构建CC-Bench评测体系，显示GLM-4.5性能接近Claude Sonnet 4，但价格仅为后者的1/7，性价比突出。

2025年9月1日，Anthropic公司承认其最新发布的Claude Opus 4.1模型出现性能退化问题，并已回滚更新。用户反馈显示，该模型在上午10点至11点间推理性能显著下降，尤其在处理复杂任务时错误频发，但凌晨时段表现正常。推测问题源于白天使用1.58位量化技术，导致模型精度和稳定性不足。此外，用户还报告了使用时长限制不明确及API密钥暴露等问题。Anthropic官方迅速回应，承认推理堆栈调整失误，影响响应质量，并表示已修复问题，同时对受影响的Claude Opus 4.0版本进行同步处理。网友对官方坦诚态度表示认可。

8月26日，国家发改委就《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》答记者问时表示，将建设一批国家人工智能应用中试基地。这些基地将布局于制造、医疗、交通、金融、能源资源等重点领域，旨在沉淀共性能力，大幅降低应用创新门槛。通过统一技术架构、数据规范和标准体系，打造算力、数据、模型共性服务能力，加速人工智能规模化商业化应用。同时，中试基地将汇聚行业资源，培养专业人才，推广应用成果，孵化创新主体，助力开放生态建设，推动人工智能应用的标准化与体系化发展。

高性能计算群星闪耀时 “没有高性能计算，就没有大模型。”2023年7月，清华韩旭在一次交流中这样说道。随着大模型的崛起，高性能计算（HPC）的重要性愈发凸显。从系统软件优化到芯片与模型之间的中间层设计，HPC研究员的身影无处不在。 中国的HPC发展经历了三个阶段：自研超级计算机、转向外部采购工作站研...

国产AI路由系统开源逆袭！仅用19%成本达到Gemini-2.5-Pro同等性能 顶级大模型性能虽强，但高昂的成本让许多用户望而却步。为解决这一问题，上海人工智能实验室推出开源的Avengers-Pro多模型调度路由方案。该方案集成了8个行业领先的大模型，在多个挑战性数据集上表现出色。 亮点如下： ...

8月13-16日，第21届CCF全国高性能计算学术大会（CCF HPC China 2025）在鄂尔多斯国际会展中心举办，主题为“绿动算力 超智融合”。大会汇聚11位院士及众多专家、学者和企业精英，吸引超过3300人注册参会，71家厂商参展创历史新高。会议探讨了高性能计算与人工智能深度融合的前沿趋势，发布了国内首个《超智融合集群能力要求》行业标准，并展示了国产芯片、液冷技术等多项创新成果。鄂尔多斯市政府表示将推动算力产业高质量发展，建设绿色算力基地，探索新能源+智能算力协同发展路径。大会还通过43场主题论坛和500余场报告分享多领域突破性进展，成为全球算力生态的重要交流平台。

2025年8月，OpenAI发布最新模型GPT-5，但用户反馈不如预期。相较于GPT-4，GPT-5在部分基准测试中落后于竞争对手如Grok 4和Claude Opus 4.1，上下文长度也不及Google的Gemini 2.5 Pro。普通用户对性能升级感受有限，反而怀念GPT-4o，导致OpenAI不得不重新上架旧模型供付费用户使用。尽管GPT-5成本下降、可靠性提升，并强调易用性与行业落地，但其个性平淡且缺乏惊喜，未能满足用户情感依赖。此外，统一模型策略引发争议，用户无法明确选择具体版本，进一步加剧不满。山姆·阿尔特曼承认低估了用户对旧模型的喜爱，并承诺视情况保留GPT-4o。

“神经-符号”融合规划器性能超越o1：借鉴人类运动学习机制 还在为科研中的材料组合方案耗时费力？中国科学院磐石研发团队提出了一种新型“神经-符号”融合规划器，结合神经规划和符号规划的优势，显著提升规划效率与精准性。 该规划器借鉴了人类运动学习中的闭环反馈机制（Knowledge of Result,...

2025年8月6日，Anthropic正式发布Claude Opus 4.1，该版本在编程性能上再次突破，超越前代及竞品，拿下SOTA成绩。新模型在Agent任务和推理能力方面也显著提升，定价保持不变。实测显示其开发小游戏等任务表现稳定。官方透露未来几周将推出更大规模升级。客户反馈积极，GitHub和Rakuten Group均认可其改进，特别是在代码修复和跨文件重构上的表现。Anthropic还通过客户背书暗秀合作关系，与OpenAI形成鲜明对比。此外，Opus 4.1的System Card同步发布，明确其核心调整未改变模型尺寸或训练方法。无害回复率提升至99.06%。目前，Opus 4.1已向所有付费用户开放，并支持多种平台使用。