刚刚，英伟达祭出下一代GPU！狂飙百万token巨兽，投1亿爆赚50亿

昨天，英伟达发布专为海量上下文AI打造的CUDA GPU——Rubin CPX，将大模型推理带入「百万Token时代」。它性能强大，能带来高回报，可重写推理经济，还将得到英伟达全栈AI生态支持，预计2026年底可用。

仅隔一天，OpenAI同步上线o3和o4 mini，它们能调用ChatGPT里的多种工具，可基于图像思考。o3是强大推理模型，o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验，还开源了Codex CLI。

社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型

Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。

第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力

新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。

究竟会花落谁家？DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片

近期，DeepSeek发布V3.1新模型，采用全新混合推理架构，在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8，或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8，未来国产大模型或针对其专门优化。

手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源

面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。

PaperDebugger：开源的学术版Cursor

PaperDebugger是AI驱动的学术写作助手，能调试和改进论文，提供智能建议。它用基于MCP的编排引擎，模拟学术流程，有聊天、插入、评论等功能，只读取项目，保障隐私。

ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成

清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。

为什么自监督永远学不到语义？

《Visual Language Hypothesis》论文用纤维丛理论审视视觉表征学习，指出只做连续变换难触达语义。分析现有无监督学习不足，提出“Expand - and - Snap”机制，还通过实验验证，提供审视AI架构新视角。

别难为 ChatGPT 了！面对海量资料，NotebookLM + Gemini 的“外挂模式”才是降维打击

Google打通NotebookLM和Gemini后，二者协作效果出色。NotebookLM可拆解复杂信息，Gemini以其为参考数据源答案更精准。二者还能基于笔记本做网站、视频、图片等，各有优势、双向协作。