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OpenAI公开大规模稳定训练的秘密，英伟达AMD英特尔都受益

OpenAI通过OCP开放超大规模AI训练用的网络协议MRC，它能确保大规模训练环境下网络通信稳定。该协议由OpenAI联合英伟达等厂商花两年完成，从拓扑、传输、路由维度保障网络可靠性。

OpenAI联合AMD等发布MRC超算协议，它基于RoCE标准，打破传统网络局限，解决超大规模计算集群难题，降低成本与能耗。MRC有多平面网络等特性，已在多超级计算机部署，规范也已公开。

云原生架构普及，企业将 Apache Kafka 部署到 AWS、GCP 等公有云，跨可用区数据传输成本成“隐形杀手”。AutoMQ 是新一代云原生 Kafka，100% 兼容 Kafka 协议，其“零成本复制”技术可降本，已在 GitHub 开源。

多模态大语言模型正经历范式转变，目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准，可评测模型多能力，还提出 CMCS 策略，为全模态智能发展提供指引。

OpenAI即将发布的模型Astra，在内部评测中获ExploitBench满分，还发现两个零日漏洞。它能力远超上一代GPT - 5.6 Sol且更听话。不过为安全考虑，OpenAI部署监控，还放慢其研究速度。

InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目探讨物理 AI 下一个战场。嘉宾认为世界模型未出圈，生成加重建是折中探索。还讨论了其定义、升温原因、数据结构、技术范式、评测标准等，也提及挑战与未来格局。

多模态视频生成大模型是复杂系统工程，多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布，ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动，处理物理关系，提升训练推理效率，成本低，后续还将更新。

谷歌5月12日报告，犯罪黑客用AI大模型发现零日漏洞并准备攻击，谷歌拦截。还发现PromptSpy恶意软件调用Gemini API自主决策。目前攻击方借助AI加速，美国政府紧急行动但监管有分歧。

Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。

来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。