LoopDNS资讯播报
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- VKD3D 2.0发布：Wine上游D3D12图形移植栈迎来主版本升级
Wine 项目旗下 VKD3D 2.0 已正式发布。这是该 3D 图形移植库从 1.19 进入 2.0 的主版本更新，在 Vulkan 之上实现 Direct3D 12 相关能力，并服务于 Wine 对 D3D12 应用的上游支持。VKD3D 2.0 是围绕着色器处理、低层接口、调试能力和跨平台图形后端的一次系统性推进。新版本重点改进 HLSL 着色器处理，扩大了已正确实现的操作范围，同时对旧式 Direct3D byte-code 源类型、effects、DXIL 处理以及实验性 Metal Shading Language 目标提供了更多支持。
此次更新最核心的方向仍是着色器编译与转换。公开索引到的发布说明显示，VKD3D 2.0 在 HLSL 源类型中加入或改进了多项操作，包括面向结构化线程组共享内存的存储操作，以及面向结构化或数组化 unordered access view 与线程组共享内存的 interlocked 操作。这些变化说明开发重点正在继续向复杂 D3D12 着色器语义靠拢。
VKD3D 2.0 在着色器优化层面引入了面向 VSIR 的 common subexpression elimination pass，这类优化通常用于减少重复表达式计算，对编译输出质量、执行效率和后续调试都有实际意义。对于图形移植库而言，这类底层优化不如游戏兼容性列表直观，但往往决定长期可维护性和跨应用稳定性。
VKD3D 2.0 官方发布页
Phoronix 原文
VKD3D-Proton 项目页GitLabvkd3d 2.0 · wine / vkd3d · GitLabThe vkd3d team is proud to announce that release 2.0 of vkd3d, the 3D graphics porting library, is now available. The source is available from the... - 智谱推出 GLM-5.1 高速版，称输出速度达 400 tokens/s
5 月 22 日，智谱宣布面向部分企业客户开放 GLM-5.1 高速版 API，模型名为“glm-5.1-highspeed”。智谱官方文档称，该版本是 GLM-5.1 的高速版本，模型输出速度达到 400 tokens/s，并仅向 BigModel 开放平台的部分企业客户定向开放。该速度属于厂商披露口径，实际体验仍取决于任务类型、上下文长度、并发状态与网络环境。
GLM-5.1-highspeed 由智谱 GLM 团队与 TileRT 团队联合打造，优化重点放在推理引擎、调度系统和底层基础设施。官方说明称，团队针对 GLM-5.1 的结构重写核心推理路径，并通过动态批处理、请求合并、KV 缓存调度、推理集群部署和负载均衡优化，降低高并发场景下的尾延迟。
TileRT 在技术博客中表示，其核心思路是减少传统推理框架中 kernel 启动、同步和内存往返带来的固定开销，将更多调度前移到编译期，并让任务执行流长期驻留在 GPU 内部。该方向主要服务于低延迟场景，包括 Coding Agent、实时交互、实时语音、动态 UI 生成和多 Agent 并行推演等应用。
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彭博社消息透露，Manus创始人肖弘、季逸超与张涛正在探索筹资约10亿美元，以不低于20亿美元的估值（Meta当时收购的价格）回购公司，以执行中国政府4月底叫停Meta收购案的命令。
初步设想是引入外部投资者并由三位创始人自掏腰包补足资金，将Manus重组为一家中国合资企业，再赴港IPO。
来源：外汇交易员 -
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- OpenAI 模型给出反例，平面单位距离问题出现重大进展
OpenAI 于 2026 年 5 月 20 日发布研究进展，称其内部通用推理模型在平面单位距离问题上给出新的数学构造，推翻了一个长期存在的离散几何猜想。平面单位距离问题由 Paul Erdős 于 1946 年提出，问题本身非常简洁：给定平面中的 n 个点，最多可以有多少对点之间的距离恰好等于 1。这个问题长期被视为组合几何中最著名、也最容易表述的开放问题之一。
过去几十年中，数学界普遍认为，接近最优的例子应当与方格构造密切相关。Erdős 的经典构造可产生略高于线性的单位距离数量，而已有的最好上界长期停留在 O(n^{4/3})。更强的直觉是，最大单位距离数 ν(n) 应接近 n^{1+o(1)}，也就是说，虽然可能略高于线性，但不应出现固定多项式指数的提升。
这次公开的结果直接否定了这一预期。证明稿的主定理表明，存在绝对常数 δ > 0，并且存在无穷多个正整数 n，使得 ν(n) ≥ n^{1+δ}。这意味着，某些点集中的单位距离对数量不仅仅是略高于线性，而是具有固定指数的多项式提升。因此，该结果并不是给出 ν(n) 的完整精确公式，而是以反例方式推翻了 Erdős 单位距离猜想的核心上界预期。
外部数学家发布的评注稿由 Noga Alon、Thomas F. Bloom、W. T. Gowers、Daniel Litt、Will Sawin、Arul Shankar、Jacob Tsimerman、Victor Wang 和 Melanie Matchett Wood 等人署名。该评注稿称，其内容是对 OpenAI 生成反例的“人类消化版”，并在一定程度上进行了简化和推广。
正式证明稿 PDF
外部数学家评注稿 PDF
视频素材链接
模型推理摘要 PDF
OpenAI 博客 - 拆解 Anthropic：最好的 AI 公司，可能也是一种组织发明
过去两年，外界反复有明星 researcher 说 scaling laws 撞墙了，pretraining 的边际收益已经见顶。就我们和各家 researcher 的交流感受，Anthropic 一直是所有 labs 里最相信 scaling laws 的，也是把 pretraining 和数据做得最扎实的，没有在新范式上分散精力。
事后看这也是对的。Claude 的能力跃迁，很大一部分就来自 pretraining 的扎实投入。
Anthropic是御三家里唯一很早就放弃多模态的，且从来没讲过架构创新，没强调过 reasoning model、RL、continual learning 等概念，只做好语言模型的 scaling，只重点做 coding 一个方向，把最关键的能力打穿。
▎SourceTelegraph拆解 Anthropic：最好的 AI 公司，可能也是一种组织发明作者：Celia -
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- ASML CEO称AI推动芯片供不应求，呼吁围绕对华芯片制造设备出口制定更一致的规则
芯片制造设备巨头ASML首席执行官富凯告诉路透，在可预见的未来，蓬勃发展的全球半导体市场将因供应紧张而“形势严峻”，因为来自人工智能、卫星和机器人领域的需求已超过了行业的生产能力；芯片供应链中可能持续出现零星瓶颈。富凯表示，ASML正在提升产量并提高设备生产效率，同时推进新技术研发，以应对需求增长。他呼吁制定更统一的规则，规范向中国出口芯片制造设备。
来源：路透社 -
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