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老黄杀入OpenClaw战场！最强开源「龙虾」模型直逼Opus 4.6
英伟达推出新一代开源模型Nemotron 3 Super，专为大规模AI智能体打造，有1200亿参数，推理快、吞吐量高，性能直逼Claude Opus 4.6等。它解决了Agent应用的难题，还开源了相关数据和训练方法。此外，英伟达还在打造NemoClaw开源AI智能体平台。
澜起科技：高速互连芯片巨头历史
文章讲述澜起科技发展历程。它从电视机顶盒芯片转型内存接口、高速互连芯片，虽历经政策冲击、做空危机、供应链压力与客户竞争等挑战，但凭借技术实力和研发投入，在行业中站稳脚跟，未来有望受益于AI算力需求升级。
Fable 5.1变身Token刺客，几分钟烧光额度！AI圈掀起「榨汁革命」
Anthropic发布的Fable 5.1虽性能强但极耗Token，引发开发者不满。当前AI产业面临算力饥渴与Token通胀问题，企业落地AI痛点多。迅策科技的TokenCloud平台能助力企业高效转化Token，还介绍了其配套产品TokenOS。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
GUI智能体训练迎来新范式！半在线强化学习让7B模型媲美GPT-4o
浙江大学与通义实验室团队推出UI - S1，提出半在线强化学习训练范式。它融合离线与在线学习优势，用三项关键技术构建核心架构，新评测指标SOP更贴近真实表现，实验显示UI - S1 - 7B性能卓越，逼近GPT - 4o。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。
英伟达挑战者，估值490亿
AI芯片初创公司Groq完成7.5亿美元融资，估值达69亿美元。它由前谷歌工程师创立，致力于打破英伟达垄断，产品能低成本维持AI性能，但在生态、大规模模型支持等方面与英伟达有差距，短期内难威胁其地位。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
连续发布两款万亿参数模型，蚂蚁 AI 来势汹汹
国庆期间大模型行业热闹非凡，各团队产品侧重不同。蚂蚁百灵大模型团队在十天内连续发布并开源两款万亿参数模型 Ling-1T 和 Ring-1T-preview，引发关注。万亿参数模型难训，国内达到此规模的屈指可数。Ling-1T 综合性能出色，应用场景广泛。蚂蚁选择开源，意在构建开放 AGI 生态。
Cloudflare 选择 PostgreSQL 扩展而不是专用的 OLAP 来进行 100K 行 / 秒的分析
Cloudflare工程团队解释选TimescaleDB而非ClickHouse为内部平台增分析报告功能的原因，强调存储分析与配置数据简单性和专用OLAP系统性能的“惊人平衡”，介绍了项目发展及TimescaleDB优势。