智源人工智能研究院于10 月 17 日下午，在位于北京市海淀区丰智东路13号朗丽兹西山花园酒店的GOSIM开源盛会上，成功举行了Triton&vLLM联合WorkShop。

5 月 28 日 - 5 月 29 日，FlagOS 24 小时算子赏金挑战赛・天津站正式开启，作为 2026 世界智能产业博览会同期重磅活动，大赛面向全球开发者发起 AI 算子极限优化挑战，用 Triton/Triton-TLE实力破局，赢现金大奖！5 月 28 日15:00，代码提交通道将正式开启，你将有 24 小时，在 Triton / Triton-TLE 的世界里，与四款 AI 芯片深度

全国高考临近，人类学子正在挑灯夜战， 对人类考生而言，高考意味着拥有最统一的试卷和一把相对公平的“尺子”。 但转身看向AI圈的各种“能力评测”，目前却正陷入一种缺乏权威度量衡的草莽状态。   你可能听过这个科技圈最新的“抓马”名场面：   Sakana AI发布一项新技术，该技术宣称能通过 AI 自动优化 CUDA 内核，并实现了令人瞩目的性能飞跃——在特定场景下甚至斩获了“百

5月25日，面壁智能正式发布并开源了新一代端侧文本基座大模型。该模型以 1B 参数规模在 AA-Index 榜单取得 17.9 分，超越 Qwen3.5-2B（16.3 分）等全部 4B 以下开源基座模型，延续了面壁智能提出的"密度定律"——大模型智能密度约每 3.5 个月翻一番。其 Base 版本由面壁自研 AI 训练框架 ForgeTrain 预训练完成，这是全球首个完全由 AI 编写的生产级

回顾一下本文的优化路径，我们从一个朴素 Triton 实现出发，分析了 TileLang-Pipelined 的三泳道分工，把"搬运"和"计算"拆开；接着我们用 TLE-Pipe 复刻了这个数据流。可以看到，SparseMLA 算法并不复杂，难的是让 sparse gather、QK、softmax 和 PV 在 Hopper 的 warp group 之间流起来。没有合适的编排工具，开发者很容易

回顾一下本文的优化路径，我们从一个朴素 Triton 实现出发，分析了 TileLang-Pipelined 的三泳道分工，把"搬运"和"计算"拆开；接着我们用 TLE-Pipe 复刻了这个数据流。可以看到，SparseMLA 算法并不复杂，难的是让 sparse gather、QK、softmax 和 PV 在 Hopper 的 warp group 之间流起来。没有合适的编排工具，开发者很容易

腾讯混元开源了混元MT2（Hy-MT2）系列多语翻译模型，覆盖 1.8B、7B、30B-A3B 三个规模档位，支持 33 个语种互译。众智FlagOS社区第一时间完成混元MT2全系列的多芯片适配与推理部署，已支持，并同步在魔搭社区与HuggingFace提供面向开发者的模型文件与部署方案，开发者可以通过FlagOS统一系统软件栈快速部署混元MT2。Hy-MT2 包含 Hy-MT2-1.8B、Hy-

Copilot能补全代码了，ChatGPT能debug了， 是不是有一天，AI能帮我们写出和手写一样高性能的算子？   “算子”是什么 如果把大模型比作一家餐厅，那算子就是后厨里最核心的几个厨师 一家餐厅好不好，招牌菜最关键。 同样的道理，大模型跑得快不快、效率高不高，底层的算子质量说了算。   然而： 一个高性能算子，需要开发者既懂算法，又懂硬件。 开发过程往往需要几周甚至几

在多元算力时代，Pointwise 算子的通用性比单纯的峰值性能更重要。FlagGems 通过 @pointwise_dynamic 动态代码生成 技术，把广播适配、非连续访存、多维度索引等复杂工程问题封装在框架层，让开发者回归算法本身。在这一设计背后， FlagGems 成为全球支持芯片数量最多、算子数量最大的 Triton 单一算子库，实现了 90% 以上算子性能持平 / 超越 CUDA 原生

在多元算力时代，Pointwise 算子的通用性比单纯的峰值性能更重要。FlagGems 通过 @pointwise_dynamic 动态代码生成 技术，把广播适配、非连续访存、多维度索引等复杂工程问题封装在框架层，让开发者回归算法本身。在这一设计背后， FlagGems 成为全球支持芯片数量最多、算子数量最大的 Triton 单一算子库，实现了 90% 以上算子性能持平 / 超越 CUDA 原生