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748GB内存、20P算力，英伟达把数据中心塞进了桌子底下，第一台已经送到Karpathy家里

英伟达DGX Station GB300首批系统交付开发者，首台给了Andrej Karpathy。它有748GB内存、20P算力，用GB300芯片架构。背后是长时运行自主智能体开发需本地算力，英伟达从软硬层面推进。

不到一年，OpenAI就把主力AI从ChatGPT换成AI智能体Codex。到2026年6月，Codex吃下全公司每周99.8%的输出token。各部门都将其作为头号工具，它还成通用工作流智能体。

AI Coding先锋卡帕西认为，虽AI能生成大部分代码，但IDE不会被淘汰，编程玩法变了，开发工具需进化，功能要从组织文件变为高效协同智能体，还给出了新一代IDE应具备的技能。

传统 token 扩展方式遇算力成本天花板，DeepSeek 与智谱都想到让 AI“看”文字思路。智谱发布 Glyph 框架工程化实现此思路，将文本转图片处理，降低计算成本，有不错效果但也存在排版敏感等限制。

OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。

IOPaint 是 Sanster 团队出品的开源图像处理工具，集 SOTA AI 模型于一体，支持图像擦除、对象替换等功能，还支持多平台部署，能解决旅游照、电商图等处理痛点。

腾讯集团汤道生在 5 月 21 日峰会表示，生成式 AI 可用性质变，腾讯会加大投入，业务全面拥抱 AI。还提出‘四个加速’打造‘好用的 AI’，并介绍混元大模型、智能体等应用成果。

当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。

南洋理工大学、新加坡国立大学与华为开源首个针对数据智能体异构混合数据分析的基准测试FDABench。它有2007个任务，覆盖多领域多数据源，独创协作框架，能测多种工作流模式的数据智能体。

过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。