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算力越高收入越多!OpenAI率先验证AI商业Scaling Law:最新收入200亿美元
OpenAI首席财务官公告显示,其年化经常性收入从20亿美元涨至200亿美元,2023 - 2025年算力增9.5倍、收入增10倍。挣得多也烧得多,其还投建数据中心。首款硬件或2026下半年推出。
这可能是,全球最强开源Agent模型,走了一条反Scaling Law的全新范式!
MiroThinker v1.5开源,其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度,训练有严格时间管控,实测表现超Search Agent,“小模型+强交互”或成新方向。
上交大 × 华为小艺推出LoPA:7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s!
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA,配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统,显著提升扩散大语言模型(dLLMs)的推理并行度和吞吐量,将推理效率推向新高度。
AI4S回归白盒符号主义,清华等联合发布SR-LLM:自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM,这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型,在跟车行为建模等任务表现优,为机器自主科学发现开辟新路径。
奇绩创坛 2025 春季路演:Agent、具身、Infra、AI4S,57 个项目完整介绍
奇绩创坛2025年春季创业营路演日,57家公司参与。项目集中在场景智能、空间/具身智能等方向,覆盖AI Agent、智能硬件等赛道,还展示了前沿科研和创业项目。文章介绍了各项目的一句话介绍、简介和团队情况。
AI长身体,直接做实验!自主通用科学家,科研界的Scaling Law来了
本文探讨未来科研范式「自主通用科学家」(AGS),它将AI与机器人技术结合实现科研全流程自动化,有望突破人类科研限制,引发科学范式变革,还介绍了相关架构、优势及面临的挑战和应对策略。
首个千万美金ARR的AI4S公司,完成AI设计新分子商业应用
2026 年初,AI 从「单一工具赋能」转向「场景深度共生」。MetaNovas 携 Agentic AI 先进材料发现平台亮相,以创新模式打破传统研发瓶颈,完成从「AI 设计」到「AI 落地」跨越,实现千万美金 ARR。
斯坦福&英伟达提出新范式:推翻Scale Law,在“推理”阶段自我进化,超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式,允许模型在测试时继续训练,针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件,实验在多领域碾压人类专家与同行,但在部分领域落地有局限且计算成本高。
无预训练模型拿下ARC-AGI榜三!Mamba作者用压缩原理挑战Scaling Law
CompressARC研究中,Mamba作者Albert Gu团队给出不同于大规模预训练的智能配方——最小描述长度(MDL)。一个76K参数、无预训练模型,在ARC - AGI - 1基准解决20%问题,获ARC Prize 2025第三名。
解决特斯拉「监督稀疏」难题,DriveVLA-W0用世界模型放大自动驾驶Data Scaling Law
自动驾驶领域VLA大模型面临‘监督稀疏’难题,特斯拉公布此挑战。DriveVLA - W0研究提出用世界模型解决,将‘预测未来图像’作自监督训练任务,还提出轻量级架构降低推理延迟。