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黄仁勋提前锁定20年OpenAI芯片收入！第一轮150万GPU卖2000亿美元

英伟达推出‘LPS’概念，联合投资机构出5000亿美元建数据中心，为客户担保。首个项目为在美为OpenAI建150万GPU数据中心，20年或带来巨额芯片收入。黄仁勋也对相关风险做了澄清。

文章聚焦多模态推理问题，如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案，涵盖全局上下文理解等方面，还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。

Nous Research推出Psyche网络，用区块链汇聚全球计算资源，启动40B参数大语言模型Consilience预训练，达20万亿token创纪录。还解决带宽瓶颈等问题，让AI训练去中心化，推动创新与民主化。

文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型，它能精准抽取复杂图表，处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成，预训练语料丰富，后训练结合多种方法，推荐在huggingface体验。

Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。

现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。

硅谷被中国开源模型占领，Cursor、Cognition等公司模型被曝套壳或基于中国开源模型后训练。巨头如Meta也用Qwen做训练，爱彼迎等青睐Qwen。因性价比高，中国开源模型在硅谷走红。

腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO，无需调整参数，在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示，该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著，成本远低于传统方法。

现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。

传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。