据 @gdb 表示，采用 Peter Steinberger 的 agents.md 配置与相关参数，是加速 Codex 类代理工作流的简便方法。来源: https://twitter.com/gdb/status/2008020127770362188 他转引开发者 Mohamed Afifi 的实测反馈：在采纳 steipete 的 agents.md 与配置后，以往耗时 2-5 分钟的小任务现稳定在 1 分钟以内完成。来源: https://x.com/mohamede1945/status/2007844824934691260 Afifi 还提到，采用更简洁的“电报体”提示以及加入简短激励语与该加速同时出现。来源: https://x.com/mohamede1945/status/2007844824934691260 相关配置细节由 Peter Steinberger 在《Shipping at inference speed》中记录。来源: https://steipete.me/posts/2025/shipping-at-inference-speed @gdb 的帖子未提及任何加密资产或代码，且唯一量化数据为用户报告的耗时从 2-5 分钟降至 1 分钟以内。来源: https://twitter.com/gdb/status/2008020127770362188; https://x.com/mohamede1945/status/2007844824934691260

根据@AndrewYNg，AI Dev 25 纽约大会将由来自Google、AWS、Vercel、Groq、Mistral AI与SAP的开发者分享量产AI系统实践经验（来源：@AndrewYNg）。 议程涵盖代理式架构的取舍、面向边界案例的自主规划，以及编排框架何时助益、何时累积误差（来源：@AndrewYNg）。 还将讨论复杂推理下检索的局限、知识图谱如何连接向量搜索遗漏的信息，以及保持关系的记忆系统构建方法（来源：@AndrewYNg）。 基础设施主题包括硬件、模型与应用的扩展瓶颈、用于降本与降延迟的语义缓存策略，以及更快推理如何带来更优编排（来源：@AndrewYNg；ai-dev.deeplearning.ai）。 生产就绪与工具链将聚焦系统化智能体测试、将AI治理落地为工程实践、MCP实现、具上下文的代码审查系统及可复用的演示（来源：@AndrewYNg）。 对交易者而言，议程所强调的低延迟、降本与编排效率，体现当前企业AI落地的优先级，可用于跟踪AI基础设施板块与AI加密叙事的市场情绪与主题配置（来源：@AndrewYNg）。

根据Hyperbolic的披露，LLoCO在英伟达H100上对128k长度序列的推理速度最高提升至7.62倍；来源：Hyperbolic @hyperbolic_labs，2025年8月20日。根据Hyperbolic的披露，LLoCO在H100上的微调阶段吞吐量提升11.52倍；来源：Hyperbolic @hyperbolic_labs，2025年8月20日。根据Hyperbolic的披露，LLoCO实现单卡H100即可处理128k上下文；来源：Hyperbolic @hyperbolic_labs，2025年8月20日。