推荐理由：手把手教你用xFormers做内存优化，打包序列、GQA、ALiBi、SwiGLU全都有，比标准实现省显存还快。

推荐理由：AMD买了家让内存更省钱的公司，用闪存代替部分DRAM，对数据中心AI负载很实用。

推荐理由：做MoE模型训练和推理的开发者，这个数学重写能直接降低你的显存压力并加速训练，尤其适合细粒度MoE场景，建议试试Blackwell新特性带来的性能提升。

推荐理由：微软为 RTX Spark 深度优化 Win11 底层，解决了 AI 工作负载在 Arm 平台上的调度和内存瓶颈，做本地大模型部署或 AI 智能体开发的团队可以直接受益，值得关注。

推荐理由：推理模型的长输出让内存和计算成本飙升，VaSE用随机淘汰策略在4倍压缩下保持高准确率，做推理模型优化的开发者可以直接参考论文实现。

推荐理由：长上下文推理的注意力瓶颈终于有了轻量级解法——无训练、可更新、内存高效，做 LLM 推理优化或长文档应用的团队值得关注。

推荐理由：做向量搜索的团队终于不用为内存账单发愁了——HFresh 把 HNSW 的内存占用砍到零头，十亿级向量也能跑在更小的机器上，成本敏感或写入密集的场景尤其值得一试。