PyTorch 性能分析系列（三）：用 profiler 读懂注意力机制
Hugging Face 博客发布 Profiling in PyTorch 系列第三篇，用 profiler 分析注意力机制从朴素实现到 SDPA 各后端的表现。
推荐理由：文章用 profiler 逐一对注意力各实现读 trace，给出 kernel 数、耗时与占用率等一手数据，方法可直接迁移到自己的模型调优。
#教程/实践
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今日 4 条Hugging Face Blog精选AI 评分6565
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Mistral 基于其开源编程助手 Vibe 构建了一个自主智能体，可读取 Rails 源文件、生成或改进 RSpec 测试，并通过 RuboCop 和 SimpleCov 工具在 CI/CD 流水线中无人工干预地并行运行。
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Mistral 展示了用 LoRA 微调 Pixtral-12B 处理卫星图像的方法，并在 Aerial Image Dataset（AID）上验证效果：数据集分为 8,000 训练样本和 2,000 测试样本。
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Mistral 介绍用 "LLM as a Judge" 方式评估 RAG 系统：由 judge LLM 按数值、二元或定性量表给 generator LLM 的答案打分。
Mistral AIAI 评分4343 Mistral AI 用智能体工作流 TranscriptToPRDTicket 自动生成 PRD 和开发工单
Mistral AI 推出 TranscriptToPRDTicket agentic workflow，可将会议记录自动转化为 PRD 和可执行的开发工单。该流程由 Mistral Large 2 驱动 PRDAgent 和 TicketCreationAgent 两个组件，并自动在 Linear、Jira 等项目管理工具中创建工单。