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GPT-6数学封神，遭顶尖数学家公开质疑“算力截胡”？OpenAI内部研究员撕开Astra真相：人脑更容易被污染，而AI只看概率
OpenAI推出GPT-6 Astra，接连在埃尔德什单位距离猜想、纳维-斯托克斯方程等多个顶级数学难题上取得突破性进展，引发顶尖数学家对学术伦理与传统研究模式的争议，本文为OpenAI内部研究员的深度对谈编译，拆解AI数学推理的核心逻辑。
先进封装补完计划
2024年美国众议院点名批评美资对盛合晶微投资，后将先进封装列为投资禁区。盛合晶微由中芯国际和长电科技合资成立，攻克硅中介层难题。AI芯片变大使台积电产能紧张，盛合晶微为国产芯片提供新选择。
AMD跑GLM 5.2，成本只要英伟达一半
推理优化公司Wafer公布数据，用AMD的MI355X芯片跑GLM 5.2，单节点吞吐达2626 tok/s，单流吞吐213 tok/s，成本不到英伟达B200的一半。该公司详述部署过程，还提及AMD软件生态的变化及英伟达面临的挑战。
万卡竞赛背后：容器正在成为AI时代的调度大脑
今年 Agent 与 AIGC 应用大爆发，Gartner 预计 2027 年超 75％的 AI/ML 工作负载将用容器技术部署。但现有容器技术栈不能直接用于 AI 业务，需解决两大技术挑战。阿里云 ACK 和 ACS 协同演进，应对挑战并不断突破，还积极投入开源。
百万人围观，「上下文图谱」火了，万亿美元新机遇？
本文围绕智能体对记录系统的影响展开讨论。有人认为智能体将摧毁记录系统，也有人反驳，指出其会提高记录系统标准。文章重点介绍上下文图谱概念，它是决策轨迹的长期积累，有望成万亿级新机遇。同时分析传统厂商构建难题及创业公司路径。
让AI像人类一样认知真实世界！UCLA谷歌强强联手，长时记忆+3D空间理解超越基线16.5%
如何让AI在3D环境中像人类一样思考，是具身智能领域难题。UCLA与谷歌团队带来3DLLM - MEM模型与3DMEM - BENCH基准，让AI有构建、维护和利用长时记忆能力，实验超基线16.5%，但有依赖模拟器预设的局限。
机器人“真干活”，为什么宁德时代选择了银河通用？｜甲子光年
宁德时代与银河通用签署全球战略合作协议，推动具身智能机器人在全球市场拓展及规模化应用。银河通用重载机器人Galbot S1已在宁德时代产线作业，其核心技术“银河星脑”能让机器人适应复杂环境。双方还在服务体系上合作，补齐规模化部署短板。
特斯拉世界模拟器亮相ICCV！VP亲自解密端到端自动驾驶技术路线
特斯拉世界模拟器在ICCV亮相，可生成自动驾驶挑战场景，对具身智能也有用。其自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy称端到端AI是未来，还揭秘技术细节，特斯拉也在解决端到端面临的难题。业界对端到端路线有VLA和世界模型之争。
Kimi K2.6背后的Agent Database：Agent-native 时代的数据 Infra 竞争，跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商，为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建，与其他 AI 建站应用不同，它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题，展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。