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大型挂机现场：马斯克的55万英伟达GPU，利用率才11%
《The Information》报道，马斯克旗下xAI有55万英伟达GPU，利用率仅11%。原因包括大规模部署协调难、数据传输瓶颈和训练间歇性。这是行业普遍问题，xAI着手解决，设定50%利用率目标。
今天起，GPT Image 2要把全体设计师送走了
GPT Image 2横空出世，暴打Nano Banana 2，其超强文字渲染和设计能力颠覆众多行业。它生成的图片真假难辨，解决文字渲染难题，降低数字内容生成成本，让设计师面临失业危机，也使互联网信任体系洗牌。
首创郎园发布五大举措，构建AIGC视听产业全域创新体系
4月17日，首创郎园总经理赵春燕在北影节发布AIGC视听产业朝阳全域创新生态体系，推出5大核心举措，构建完整文化IP市场，激活创新模式潜力，推动大视听产业高质量发展。
“开源已死”？怕被 OpenAI 和 Mythos 把代码挖成筛子，4 万 Star 项目突然闭源！
近日，开源初创公司 Cal 将旗舰级开源项目转为闭源，因其无力应对 AI 攻击开源代码的风险。Cal 发展成功，此前坚持开源五年，如今因 AI 闭源引发开发者质疑，还推出开源版 Cal.diy。
Anthropic重磅研究：AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现，语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型，提取对应人类情绪的神经元激活模式，诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动，提出应对策略。
AI Agent 是长期运行的“风险系统”，如果你还只在防 Prompt Injection，说明已经落后一代了
AI安全公司CyberArk首席软件架构师Niv Rabin团队提出基于“指令检测”与“历史感知校验”的方法，防御大语言模型和AI Agent恶意输入与历史投毒攻击，介绍多种防御机制。
AI鉴别攻略全废！别数破折号了，97%的人根本分不清
当AI学会故意写错别字、流露人味，以往靠破折号、排比句等的鉴AI攻略失效。人类直觉也不可靠，文章建议从上下文、风格连贯性鉴别，还指出AI话术平庸反映人类表达荒芜。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
SIGGRAPH Asia 2025｜30FPS普通相机恢复200FPS细节，4D重建方案来了
3D视觉领域难题是用普通摄像机将高速世界转为数字化4D时空。受限于成本和带宽，现有方法有局限。本文提出“异步采集 + 视频扩散模型修复”方案，用30 FPS相机恢复100 - 200 FPS动态细节。
Feed-Forward 3D综述：三维视觉如何「一步到位」
这篇由12所机构联合撰写的综述论文，总结2021 - 2025年间数百项创新工作，建立Feed - Forward 3D方法谱系与时间线，介绍五大技术分支、应用场景、评测指标与结果，还指出未来挑战与方向。