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斯坦福人均≈0.1张GPU！学术界算力遭「屠杀」，LeCun急了
学术界GPU荒严重，美国顶尖大学人均GPU少，与大厂差距大。如斯坦福人均0.14张，而微软等大厂数据中心算力惊人。这导致人才流向工业界，学术验证能力弱，但部分高校有改善措施。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
AI工具已成为史上最大流量入口？
作者白杨SEO看到一张称主流AI工具成史上最大流量入口的图，提出质疑。他指出数据存疑，AI用户使用量远不及搜索，商业化也不成熟，还对比国内外AI搜索优化GEO差异，认为企业要提前布局。
成本不到8千美元！新浪微博1.5B小模型超越近万亿参数模型
新浪微博开源的VibeThinker - 1.5B模型，仅15亿参数、训练成本不足8000美元，却在顶级数学竞赛基准击败近万亿参数模型。它采用频谱到信号原则，分两阶段训练，性能出色，成本低且数据无污染。
超强开源OCR，手写体识别能力超dots.ocr，封存多年的老文档数字化有救了。
文章推荐新开源的OCR系统Chandra，它对手写体识别做了优化，官方测评数据显示比dots.ocr强。介绍其适用于多场景及功能特点，还展示了不同场景的识别效果，建议有需求者多对比测试。
打破显存墙：谢赛宁团队提出CLM，单卡RTX 4090「撬动」1亿高斯点
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是流行的新视角合成方法，但显存容量限制其应用于大型复杂场景。谢赛宁团队提出 CLM 系统，基于 3DGS 稀疏性和空间局部性，减少通信开销，可在单卡 RTX 4090 渲染大型场景。
95% 企业 AI 落地失败当下，另外 5% 的 CIO 在谈什么？
文章指出 95% 企业 AI 落地失败，痛点在于认知难对齐、技术业务错配、价值度量模糊、数据底座不佳。阿里云蒋林泉等 CIO 探讨解法，提出 RIDE 方法论，还分享太古可口可乐、顺丰等企业的 AI 落地经验与智慧。
让机器人在“想象”中学习世界的模型来了！PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品
斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World，可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用零真机数据，提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。
Excel新AI插件！华尔街「表哥表姐」对手来了
Anthropic让Claude以插件形态接入Excel，可操作和读取数据、定位单元格内容并说明修改理由。还针对金融领域新增6项技能。Claude已被金融企业广泛使用，或取代金融从业者制表技巧，但核算准确性存疑。