Marvell 一次性发布两款 3nm 互连器件：16 通道 224G 的 Alaska E 3.2T 协议感知重定时器，以及把 1.6T AEC DSP 推进到 3nm 的第二代 Alaska A。前者面向板内与背板，后者把有源铜缆（AEC）的实达距离推过 6 米、功耗压到 12.8W。本文转载新闻稿全文，并逐项拆开标称数字：16 通道为何标称 3.2T 而不是 3.6T、45dB 与 6 米是否自洽、8W 节电的基准是谁、以及 Marvell 同时押注 UALink 与 ESUN 的协议对冲逻辑。

TrendForce 的判断很直接：光耦合的对准时间已经压到秒级甚至亚秒级，但单个光子芯片的完整测试仍要 100 秒以上，于是 CPO 量产的真瓶颈从对准精度转移到了测试速度。这篇研究把光测试供应链切成七个环节，并指出竞争焦点正从单台仪器的性能转向完整生产测试平台的整合能力。本文转载原文全文、转录其唯一的供应链图，并补做一次测试吞吐量的量级推演。

光测试自动化难在物理：单模光纤的定位公差低至 0.5 µm 以下，而电探针靠机械弹簧顺应性可以容忍 25–75 µm。从 PIC 晶圆、PIC/EIC 双面探测、OE 裸片到 CPO 模块的四道插入点，再加 64–128 路 CW 激光与数百根光纤的对准——这才是 CPO 从演示走向量产的真实闸门。附 12 张现场幻灯片与英文原文公开段。

一篇对 49,117 篇韩国新闻报道的纵向计算分析：AI 半导体话语在 2023–2025 年经历了「稳定 → 期待 → 政治化」三阶段，政策类目占比从 7.61% 翻倍到 17.49%；而情感下滑的 82.5% 来自「同一话题内政治词汇的渗入」，而非话题结构被替换。方法论层面的贡献比结论本身更值得读。全文在 Elsevier 付费墙后，本页只含可得的摘要层。

参数良率决定了同一颗硅片能卖几个价钱、能跑多快。这篇来自一位做过后硅验证的从业者，用 AMD 与 NVIDIA 的分档 SKU、工艺角与 DVFS 讲清机制，并据此判断 Cerebras 的晶圆级路线为何是最极端的受害者。含 46 张配图与英文原文全文。

基板行业的问题已经从「造够数量」变成「造对那一种」。这篇综述沿着基板—材料—设备—设计数据四层传导，讲清专业化如何把不确定性一路推到设备投资与供应链认证。

光器件离计算硅越近，带宽与能耗越好，热漂移与验证缺口也越大。这篇综述汇集八家厂商的陈述，把「热是功能正确性问题」和「电侧可验证、光侧不可验证」两条判断讲透。

一场会议把「光学要不要进封装」的争论结束，换成了三个更硬的问题：激光器够不够多、封装良率稳不稳、测试产能跟不跟得上。附 14 家厂商的完整陈述、22 张现场幻灯片与英文原文全文。

把 2026 年硅光代工层的六家玩家、三条错价、2028 年的产能碰撞与底下的衬底垄断画成一张地图；附英文原文全文与 20 张原图。

用十余组可复现的数值实验把 subprotocol/verlet-js 的 Spiderweb 示例拆开：位置 Verlet 的确切递推、距离约束的误差放大律与 0.5 稳定性阈值、角度约束的收缩率、以及这个示例为什么必须写 frame(16)。附一个把引擎搬进网页的实时验证实验台。