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重磅！OpenAI官宣自研AI芯片：垂直整合要彻底摆脱英伟达，联手博通部署10吉瓦算力

OpenAI与博通达成深度战略合作伙伴关系，共同设计和制造AI芯片与计算系统，合作已秘密进行约18个月，目标是2026年底部署10吉瓦算力，还在用模型探索芯片设计新方法。

视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。

实时语音转文字和说话人识别需求渐长，但传统工具多依赖云端，有隐私与延迟问题。GitHub上的开源项目WhisperLiveKit是本地化语音识别方案，速度快、延迟低、支持说话人识别，适合会议等场景。

作者基于自身经历和观察分享 2025 年 Vibe Coding 思考。指出创作应从喜好和用户需求出发，与用户紧密相连，还对 2026 年模型发展、产品方向等做了预判，探讨了实现人人 Vibe 还缺的条件。

Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。

吴恩达在YC演讲为AI创业者建议，强调执行速度是衡量创业公司成功的重要指标。他探讨AI技术加速工程和产品反馈等，还谈及AI创业机会在应用层，给出提升创业公司速度的方法等。

港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。

本文围绕OpenAI的编程智能体Codex展开，介绍其用户增长、技术突破、应用场景等情况。Codex负责人认为真正的智能体由模型、API和框架构成，它让Sora安卓应用快速上线。还谈及OpenAI文化、AI未来及对工程行业的影响。

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。

资深软件工程师Doug Slater指出，在软件工程中对大语言模型（LLM）过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维，它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险，且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。