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聊一聊数据中心的投资现状
文章结合多份报告和访谈，分析国外大厂对IDC的态度。微软投资放缓，因资源消化、建设复杂等；OpenAI加速基础设施投入；其他巨头虽强调财务纪律，但核心AI投入未放缓，行业仍处增长早期。
人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究
文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程，引发多方面变革。总结其特征与演化方向，分析学科应用要求与成功案例，还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。
这个开源项目 OpenStory，把 AI 短剧制作变成了一条可复制的工业流水线！
现在制作完整AI短剧流程繁琐，很多团队是小作坊式生产，效率低且难规模化。OpenStory开源项目站在成熟AI服务肩上，将AI短剧制作工业化，能把剧本变成风格统一的视频作品，解决诸多痛点。
内存四年涨700%，长鑫LPDDR6送样能把价格打下来吗
近期“长鑫DDR6送审”刷屏，实则涉及技术进度、资本事件、供应链前置动作。文章分析长鑫进展含金量，认为国产DRAM首次和国际标准处同一窗口。此轮存储涨价因HBM抽走通用产能，长鑫或补通用市场空缺。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
SeeDance 2.5：AI 一次能出 30 秒视频，被重新定价的是这几层人
7 月初，字节在火山引擎 FORCE 大会上放出 SeeDance 2.5，它能一次性生成 30 秒完整成片。文章详述其能力，提出视频生成的不可能三角判断框架，还分析它会重新定价产业链上多个环节，改写产出随机性。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
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。
阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
长鑫科技，哪里值钱？
长鑫科技是国内最大DRAM芯片制造企业，过去十年累计亏损超366亿。2026年一季度，其营收508亿，归母净利润247.62亿，填平九年亏空。分析其利润可持续性，需从供需、产能、毛利率、HBM等维度判断。