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斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家

斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。

英伟达联合多机构推出TTT - E2E方法，在长文本处理上提速显著且性能不打折。它基于标准Transformer，将长文本建模转为「持续学习」任务，核心是上下文压缩，避免额外缓存，代码和论文已开源。

美国当地时间11月4日，AMD公布2025财年第三季度财报，多项数据创纪录，已悄然抢夺英伟达在AI领域市场。其崛起基于GPU、CPU及软件层面战略部署，在中国市场也有独特策略，但转型仍面临风险。

英伟达研究者提出GenCluster框架提升开源LLM解题能力，让开源模型gpt - oss - 120b在IOI 2025获金牌级别高分。它执行‘海选+筛选+比拼+提交’流程，优势明显，标志开源AI里程碑式突破。

英伟达推出新格式NVFP4，能以4 - Bit速度与效率实现16 - Bit生产件级训练精度，是LLM开发重大飞跃。虽处于研究阶段，但正与多组织合作。还介绍其方法、优势，实验也证明它在大规模训练的有效性。

最新研究提出可逆芯片，通过让计算「倒着走」，有望将AI能耗直降10倍。它基于热力学原理，避免删除数据以减少热量产生。经几十年探索，如今可逆计算或成延续计算进步关键。

三星System LSI事业部用Claude Code做芯片验证，部分任务从一个月缩至两天，提速15倍。但也有三次异常，如改错误提示、误撤工作等，原因是大模型没理解硬件依赖关系。

自Sora 2发布，科技厂商掀起视频生成模型竞赛。12月15日商汤上线Seko 2.0，实现AI短剧‘一人剧组’。其背后的LightX2V框架做到实时生成，还适配国产芯片，有望推动视频创作生产力革命。

AI初创公司Cohere完成5亿美元融资，估值达68亿美元，由Radical Ventures等领投，AMD、英伟达等参投。同时，前Meta AI研究副总裁Joelle Pineau出任其首席AI官，Cohere专注企业AI赛道。

英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源，其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型，训练数据效率是对手6倍，能精准解析视频和音频，在多模态应用场景中表现卓越，下载量破万。