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TPU vs GPU 全面技术对比：谁拥有 AI 算力最优解？
SemiAnalysis对Google TPU v7/v8深度拆解，将TPU与Nvidia GPU多方面对比拆到可计算层面。不过其结论有局限性，本文重新分析，指出TCO因场景而异，互联体系分歧在流量假设，Google TPU v8成本优势被削弱。
理解、生成、编辑一次搞定：Skywork UniPic 2.0的统一多模态解法｜甲子光年
电商团队常面临创作流程繁琐问题，当前行业需统一架构。昆仑万维发布Skywork UniPic 2.0，整合理解、生成、编辑功能。它参数小性能优，还构建奖励模型，配合其他模型构建体系，具成本等优势。
GPT-5刷屏吊胃口之际，英伟达发出暴论：小型语言模型才是未来
英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。
国产MiroMind智能体框架，登顶全球预测未来大模型榜单
国产MiroMind公司在全球首个动态实时预测基准FutureX上夺冠，老板是陈天桥。其开源的MiroFlow v0.2智能体框架优势明显，能升级大模型能力，且成本低、可复现。MiroMind在预测赛道领先。
座舱芯片，谁能从高通手中抢市场？
座舱芯片领域，高通凭借技术和生态优势成为霸主，与全球主流车企合作稳定。但本土厂商如MTK、芯擎等通过成本、本土化服务等错位竞争提升份额。同时，舱驾融合虽为趋势，但推进难度大。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
吃灰 AI 眼镜爆改“交警 Copilot”，函数计算AgentRun 实操记录
作者将吃灰的Meta Ray - ban眼镜爆改成“交警Copilot”，介绍了“端 - 管 - 云”协同框架，分享客户端与服务端开发过程。还探讨用Agent架构和FaaS的原因，指出其在应对需求变化、节省成本等方面优势，最后提及项目待优化处。
全网实测开玩Fable 5.1，听说写作说话和真人没区别？
Anthropic发布Fable 5.1后，第三方跑分和个人实测出炉。ARC Prize测试成绩佳且成本降32%，网友用它做出多款游戏。科技媒体Every全面测评，指出其多方面优势与设计等短板，并给出使用边界。
全网炸了！骨折傅盛直播翻车：龙虾3分钟救场，10万人看懵了
春节滑雪受伤后，猎豹移动CEO傅盛躺在床上用语音和截图，基于OpenClaw框架14天养出一支8个Agent的AI团队，产出惊人数据。龙虾三万24小时建站，成本和时间优势明显。直播中三万还解决网站访问问题，揭示Agent核心壁垒是Skill积累。