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Modular CEO Chris Lattner 将在 SPLASH 2026 上发表主题演讲，介绍面向异构计算时代的系统语言 Mojo，内容涵盖参数化元编程、基于 origins 的所有权模型，以及尚未解决的语言设计难题。
Philip Zucker 提出了 "Refinement E-Graphs"（细化 E-图），它是对 E-图的一种扩展，在等价关系之外增加了具有特权地位的 <= 关系，从而支持单向的细化重写规则，可用于数字电路中 don't-care 逻辑等编译器优化场景。
一篇讨论帖提出：既然大多数代码将由 LLM 编写，我们是否应该专门设计一种面向 AI 的语言——用户只需描述意图和约束条件，而编译器负责决定使用 Go、Java 或 SQL 等语言的具体实现方案。
对 Peter Bex 的访谈——他是 CHICKEN Scheme 的维护者，也是职业 Clojure 开发者。访谈内容涵盖他从 C64 BASIC 走向 Lisp 的经历、对 CHICKEN Scheme 的核心贡献（数值塔、irregex、安全修复），以及他对 Scheme 社区、Racket、Postgres 和 Clojure 的看法。
Benzi 是一个基于编译器的 AI 编码代理，采用确定性静态分析和代码索引，而非直接读取原始源代码。在 SWE-bench Verified 上报告达到 78.2%，每次修复成本低于 10 美分，且读取的 token 数量远少于 Claude Code、DeepSeek 的框架以及 OpenCode。
ind-igo/bend-frontend 是一个用 Bend 编写的可组合 Bend 2 前端，只需对程序做一次类型检查，就能为任意后端生成类型化、可序列化的 Core.Program，包括 EVM（通过 bend-evm）和 WASM。
这篇博客文章讨论了单调函数的最小/最大不动点在编译与程序分析中的作用，指出人类编写的算法常默认收敛到错误的极端不动点，并用活跃变量分析、引用计数与类型传播举例说明如何通过正确的初始值找到真正需要的不动点。
一本免费的开源书，题为《How to Make Your Model Fast》，从硬件到智能体提供了高效机器学习的系统视角，以帮助优化模型性能。
C++20引入了一个破坏性更改，将u8字符串字面量从const char改为const char8_t，这可能导致依赖先前标准的现有代码库出现编译错误。
本文研究了为什么理论上收敛更快的 Gauss-Seidel 方法由于循环携带依赖而表现得比 Jacobi 方法慢，并展示了如何通过循环展开来提高性能。
PyTorchCon北美2026大会设有内核工程轨道，专注于编译器、优化、自定义内核和系统工作，并有Mark Saroufim的主题演讲。
文章探讨了AI辅助如何简化了创建具有亚微秒级编译时间的快速JIT编译器的过程，并通过一个基于Rust的正则表达式引擎示例进行了演示。
Mojo 是一种专为AI加速器和GPU设计的编程语言，现已在Apache 2.0许可下完全开源，其编译器和工具链已在GitHub上提供，用于开发和贡献。
本文详细介绍了 Haskell 的 GHC 编译器在依值类型方面的最新进展，包括 GADTs 中的可见 forall、命名空间指定导入以及其他编译器改进。
一篇技术博客文章，解释如何计算图的支配点，比较 Lengauer-Tarjan 算法与“A Simple, Fast Dominance Algorithm”，并深入介绍数据流方法背后的直觉。
LWN的一条评论讨论了C语言编译器中尾调用优化相对较新的实现，引用了历史上的局限性，并指出现代的GCC和Clang现已支持该优化，这对解释器实现有潜在好处。