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刚刚，OpenAI官宣自研造芯，联手博通开发10吉瓦规模的AI加速器
今天凌晨，OpenAI宣布与博通战略合作，共同部署其设计的10吉瓦规模AI加速器，预计2026下半年起部署机架，2029年底完成。此次合作将减少其对英伟达GPU依赖，采用多元化算力策略。
华人主导谷歌SLED，论文登顶会！一键让模型学会自救
大模型常「瞎编」，传统修复代价高。谷歌在NeurIPS 2024提出SLED方法，不依赖外部知识和额外微调，将各层预测纳入考量，减少模型幻觉。实验显示，SLED能显著提升模型准确率。
Murati翁荔陈丹琦公司发布首个产品，让大模型微调门槛暴降，要重新发明一个OpenAI
Thinking Machines Lab发布首个产品Thinker，让模型微调像改Python代码一样简单。它是用于微调语言模型的灵活API，降低了大模型微调门槛，受到业界关注。此外，该公司还尝试重新发明OpenAI，而OpenAI正打造社交模式。
Meta CTO打脸扎克伯格：首秀翻车全因致命bug，AI智商捉急、语音交互全面崩盘
Meta Connect开发者大会上，Meta发布三款智能眼镜，现场演示却屡屡翻车。扎克伯格归咎于Wi-Fi，CTO Bosworth否认，称是资源管理失误和软件bug所致，但网友对此解释并不买账，质疑团队能力。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
创始人跑路一年后，员工接盘把这家AI公司干到年入破亿！如今想含泪甩卖：真的“难以承受”
曾红极一时的AI聊天机器人公司Character.AI苦于运营成本高昂，正权衡出售或筹集新资金。创始人离职后员工接管，虽月活超2000万、预计年底年收入达5000万美元，但成本难承受，还面临监管和竞争压力。
“碰一碰”背后：AI智能体正在重构线下流量与商业价值｜甲子光年
文章围绕AI智能体重构线下流量与商业价值展开，指出中小商家增长困境，介绍汇智智能“AI+碰一碰”方案，它降低使用门槛，提供一站式智能解决方案，还将推动AI成线下商业新范式。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。