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28岁辍学生掌舵Meta超级AI！小扎掷千亿，与奥特曼密谋，新「王」登顶
28岁的Alexandr Wang 19岁辍学，24岁成亿万富翁，现加盟Meta负责「超级智能」部门。他接受专访谈前沿思考，如智能体经济将至、人类成管理者、数据是瓶颈等，其理念有争议。
加入Meta近一年，亚历山大王回应：超级智能之前，AI终局未定
亚历山大·王加入Meta近一年后携Muse Spark模型回归，回应诸多争议。他指出Llama 4发展不符要求，Meta缺超级智能信仰。介绍了Meta超级智能实验室架构原则，还谈到算力分层、模型福利等内容。
The Batch：926｜AI 数据中心“脱离电网”
Meta和OpenAI等科技公司正建私有发电厂，为AI数据中心供电，绕过电网监管。项目推进快，有的用非传统发电设备。此举反映AI算力扩张超能源供应速度，有稳定电价作用，但也带来排放问题。
递归神经网络的复兴：Mixture-of-Recursions
Google DeepMind研究者设计的语言模型，能判断关键单词并进行深度递归计算，通过轻量级“路由器”节省计算资源，在同等训练成本下表现显著优于传统模型，文中还提及其他解决动态算力分配问题的思路。
16个月后Meta杀回开源，小扎力挺蒸馏
Meta发布新开放AI模型Muse Glimmer底层参数，未来几周将开放Muse Spark 1.2模型权重。扎克伯格力挺开源，称要为数十亿人提供免费强大AI，还为模型蒸馏辩护。Meta此举有现实压力，也想创造算力需求。
月薪3万，去内蒙草原给DeepSeek守机房
深度求索放出数据中心高级运维工程师等岗位，要将效率至上哲学从软件延伸到机房运营。其选择乌兰察布建数据中心，因当地条件优、产业生态成熟。且传闻其新一代大模型V4将发布，算力成决胜关键。
告别噪声初始化：NTU MARS Lab提出A2A新范式，实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式，以历史机器人轨迹为生成起点，打破生成速度与精度瓶颈，在训练效率、推理速度及泛化表现上佳，还可扩展至视频生成领域。
微软谷歌正在大力招「电工」
巨头围绕AI的人才争夺战扩至能源领域。微软、谷歌等大厂纷纷扩招能源专家团队，互挖墙脚。缺电已成AI发展瓶颈，大厂也在核电、核聚变项目投资，还可提高数据中心能源效率。
【倒计时一周】AI眼镜芯生态沙龙：从芯片到整机的协同创新
当智能手机创新遇瓶颈，AI眼镜成新风口。当前市场高速增长，但面临技术、成本、场景和产业链协同等难题。本次沙龙旨在凝聚产业链共识，解决发展难题，共探产业未来，为各方提供合作契机。
AI子弹已上膛！OpenAI斩获美国防部2亿美元大单，密谋向微软「开枪」
AI巨头权力洗牌加速，OpenAI与微软因收购Windsurf及股份问题关系紧张，甚至考虑反垄断指控。同时，OpenAI获美国防部2亿美元合同，有「OpenAI for Government」计划，还致力于建设算力设施。