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微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软CEO纳德拉承认，因缺电、缺机房空间，大量英伟达AI芯片闲置。这不仅是微软烦恼，也是大模型巨头共同问题。奥特曼称行业挑战在能源与基础设施匹配，算力企业也在调整策略。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
刚刚，Google Veo 3.1 发布，Sora 还香吗？
Google 发布 Veo 3.1，重新定义 AI 视频生成天花板。它对叙事深度理解，新增音频生成，有四大核心能力。网友将其与 Sora 2 对比，二者各有千秋。还介绍了 Veo 3.1 使用方式及 Flow 平台成果。
牛芯基于UB协议，以IP筑牢生态根基
本文围绕牛芯半导体在UB协议生态中的IP布局展开。UB协议填补国内空白、打破国外垄断，牛芯的PHY IP等取得进展。还介绍其设计理念、架构优势等，如对等架构、单边语义等，以及在内存池、拥塞控制等方面的应用，助力开放算力生态。
ICLR 2026惊现SAM 3，分割一切的下一步：让模型理解「概念」
9月12日，匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026，外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务，性能比之前系统提升至少2倍，在多基准测试获SOTA成绩，但也有人质疑是旧概念包装。
北大 & 作业帮团队提出 Text-to-SQL 新框架 Interactive-T2S，攻克宽表处理与低资源对齐难题
北大与作业帮联合研发的论文提出 Interactive-T2S 框架，将 LLM 塑造成智能代理，通过多轮交互解决传统 Text-to-SQL 方法在宽表处理、低资源对齐等方面的难题，已入选国际顶会 CIKM2025。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述，不聊训练，只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent，横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场，给出统一语言、视角和评测。
你敢信？GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了
Agent S3刷新了计算机使用智能体（CUA）在「OSWorld」基准测试的记录，性能达69.9%，接近人类水平。它引入bBoN实现并行扩展，还精简框架、引入原生代码智能体，已开源并发布论文。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
Meta 演示现场翻车的原因……让人好笑又心疼
Meta Connect大会上Meta Reality Labs演示翻车，原因是语音命令激活多人Meta AI，对开发服务器DDOS攻击，且MPK所有人被路由到该服务器，此外眼镜显示屏还有意外bug，这次翻车为行业提供了经验。