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OpenAI算力账单曝光：70亿美元支出，大部分钱花在了“看不见的实验”

据Epoch AI统计，去年OpenAI计算资源支出70亿美元，多以租微软云算力支付。其中50亿研发算力，大多用于幕后研究和实验，非爆款模型的最终训练，也解释了其2024年亏损原因。

Sakana AI受自然演化启发提出全新模型融合进化方法M2N2，引入‘择偶机制’让AI‘竞争、择偶、繁衍’。此研究获GECCO 2025最佳论文提名，M2N2表现优于其他算法，还避免‘灾难性遗忘’。

TaskingAI是AI - native应用开发平台，整合多模块提供一站式BaaS体验，简化AI应用全流程。它支持多模型，有检索、工具插件等功能，适用于客服、销售等场景，还对比同类项目展现优势。

00 后陈源培是灵初智能联创，本科土木工程专业，大二因比赛对机器人感兴趣。他研究灵巧手，参与开源项目，灵初发布相关模型。他认为强化学习对灵巧手重要，还谈了模型、创业、落地等看法。

介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown，它支持20+格式智能转换为结构化Markdown，专为LLM文本分析场景优化，解决开发者处理多格式文档痛点，还阐述其功能、技术架构等内容。

Anthropic发布研究，在Claude内部发现J - space（雅可比空间），即“全局工作空间”，它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容，还验证了其功能属性，可用于对齐审计等。

为降低大模型预训练成本，近年新优化器频出，宣称加速1.4×到2×却难落地。斯坦福研究指出方法学缺陷，对比不同缩放范式加速差异，给出优化器设计见解，证实严格基准评测必要。

LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。

Tauri是开源框架，用Rust后端和本地WebView，打造轻量、高性能、安全的跨平台应用，在GitHub获超30000 Star。它能解决Electron应用体积大、性能慢等痛点，功能亮点多，应用场景丰富。

中科院信工所等机构团队发布首篇聚焦LLM智能体幻觉的综述，厘清其与传统语言幻觉区别，提出5类幻觉分类体系和18大触发原因，给出10种缓解策略，还开源300+论文库并指明未来研究方向。