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AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化

文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。

英伟达宣布以129.3亿美元收购Hugging Face，黄仁勋表示平台将保持独立开放，不强制用英伟达算力，坚持开放权重生态。英伟达会提供基建支持，保留其品牌，助其发展。

马斯克宣布启动史上最大规模芯片计划Terafab，目标是每年生产超1太瓦算力，80%部署至太空。该计划将芯片设计到制造整合，为机器人、AI和太空数据中心造芯片，不过暂无具体时间线。

有“多模态卷王”之称的阶跃星辰，自研多模态模型，早期商业存储系统难满足需求，后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求，详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践，含模型分发、读性能等优化。

OpenAI宣布与AMD达成战略合作，将部署6GW的AMD Instinct MI450 GPU集群，可认购最多1.6亿股AMD普通股，持股比例或达10%。消息公布后，AMD盘前股价飙升35%。此前OpenAI也官宣与英伟达合作。

随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。

大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。

生成式奖励模型（GRM）推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架，将模型不确定性定义为调度信号，按需推理。文章从多维度解读该框架，并展示实验评估结果。

人工智能时代，设备端侧面临多重挑战，传统方案渐显乏力。隼瞻科技在第五届RISC-V中国峰会推出“智翼”系列端侧AI融合处理器解决方案，以先进架构和多元优势，为行业破局提供新思路。

当前，AI导购成电商与服务平台新风口，但芝麻租赁场景挑战大，存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”，经架构升级和算法优化，性能提升，还探索了MoE训练和推理优化。