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Hugging Face开源nanoVLM，750行代码可训练视觉语言模型，简单到令人发指！
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM，仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后，在MMStar数据集准确率达35.3%，且能在免费Google Colab跑。
The Batch: 977 | AI 对速度的需求为何如此迫切
开发者如今需更关注AI速度。OpenAI和Cerebras的Ultrafast、Google的Gemini 3.7 Flash、Nvidia的Nemotron 3.5 Lightning都主打速度。速度在AI领域对应延迟和吞吐量，影响应用体验和范围。
MiniMax都在用！5500PB幕后功臣首次亮相，国产黑马祭出杀招
AI浪潮中，数据流不动致GPU算力空转，XSKY星辰天合举办AIMesh产品战略发布会破局。AIMesh含三网，分别解决IO墙、重力墙、内存墙问题，且开放解耦，获多方认可。
Karpathy盛赞DeepSeek-OCR“淘汰”tokenizer！实测如何用Claude Code 让新模型跑在N卡上
DeepSeek发布新模型DeepSeek - OCR，在实用场景达SOTA且token消耗最少。Karpathy赞其或淘汰tokenizer，Pleiasfr联合创始人称是里程碑。开发者Simon用Claude Code让模型在NVIDIA Spark上跑通。
中国芯片迎来关键一战
自2020年华为麒麟芯片断供，中国芯片加速自主研发，2025年末集体冲刺上市。如摩尔线程、沐曦股份等，虽多数亏损，但市值狂飙。不过，国产GPU面临技术、生态等挑战，崛起需漫长蛰伏与突破。
史诗级和解：英特尔获老对手英伟达超350亿投资，股价创38年最大单日涨幅
英伟达将投资英特尔50亿美元，双方联合开发定制CPU和GPU集成产品。合作旨在融合AI加速与通用CPU，覆盖多市场。曾有纠纷的二者此次合作，或助英特尔借AI突围。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息，旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据，用三种方法构建系统，还实施GPU级优化，采用两种知识迁移策略，获业内人士认可。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
芯片巨头终于等来“泼天机遇”
2025年10月6日，AMD与OpenAI官宣6吉瓦GPU算力部署战略合作，有望带来数百亿美元收入。合作通过“算力部署+股权绑定”将双方利益捆绑，对AMD意义重大，但也面临技术、市场、成本等考验。
突发！美国解除封锁，英伟达可向中国销售H20 AI芯片
CNBC消息，美国政府向英伟达保证授予销售许可，将恢复对中国销售H20 AI芯片。此前该芯片受出口管制。黄仁勋加大游说，与特朗普会面后美态度转变，他还宣布新GPU，英伟达财报表现强劲。