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刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
从游戏少女到AI女神！她用物理驯服AI，让飓风预测快1000倍
本文讲述了AI领域领军人物Rose Yu的成长历程，她从玩游戏起步，到用物理知识改进交通预测、加速飓风模拟，还设想打造“AI科学家”辅助科研，强调AI是助手而非替代者。
华为统治折叠屏
今年折叠屏市场平淡，小折叠被放弃、大折叠更新佛系，因成本高、出货难。但华为逆势上扬，2025年推出四款机型，2026年上半年Pura X Max销量超50万台。折叠屏难打性价比，华为靠创新和品牌优势统治市场。
干掉 90% 的 BI 工程师：自动生成 SQL、洞察、预测，连图表都帮你画好
介绍了基于LLM和RAG的结构化数据问答系统，它能将查询转化为SQL语句执行，生成数据图表及分析。其看板用法新颖，可进一步分析、预测，免去大部分BI工作，对非技术分析人员友好。
AI驱动增长，国产半导体设备加速突围
2025年全球半导体设备市场在AI拉动下增长，销售额预计达1330亿美元。中国市场领跑，国产企业加速突围。AI算力、存储芯片需求及后道封装测试成增长动力，本土企业在多领域取得进展，但也面临挑战。
三星按下一场史上最长罢工，但揭下了AI时代贫富差距的遮羞布
三星员工因薪资分配问题拟罢工，后达成临时协议，但其他业务部门不满。AI 推动 HBM 需求暴涨，其市场被少数厂商垄断，技术演进依赖多领域突破。国产存储厂商有机会借供不应求切入市场，长鑫和长江存储传 IPO 进展。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
AGI很蠢？AI教父Hinton预警：4.8万亿美元市场已锁死，AI正撕裂全球！
AI教父Hinton在全球数字世界大会警告，全球AI产业膨胀，仅1%研发投入用于安全。他认为AGI是愚蠢术语，真正该关注超级智能。还指出AI有三类风险，像烟草石棉一样，法规或难防危害外流。
给AI发100美元去二手市场捡漏，结果它给自己买了19个乒乓球
2025 - 2026年，Anthropic进行“Project Deal”实验，让69个Claude智能体在真实双边市场自主交易，完成186笔超4000美元交易。实验发现模型能力影响交易结果，还揭示了AI代理交易存在的问题和隐忧。