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AI泡沫原罪:英伟达是AI戒不掉的“毒丸”?
海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均,上游获利多。还分析各环节风险,如英伟达怕需求下滑,云服务商有成本和产能风险,OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。
DeepSeek,Qwen,Grok组团发布,社区一手实测
LLM大爆发,一天内推出Grok 4.6、Qwen3.8 - Max、DeepSeek - V4 - Pro - 0813三款前沿产品。社区对它们进行多场景测试,如3D场景、Flappy游戏、飞机滑行动画等,并对比了不同模型的性能、价格和输出质量。
特斯拉OpenAI数据路线遇挫!8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙
2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同,前者重资产高精度,后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣,难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构,通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。
告别高昂重制成本!港科大广州、快手可灵发布立体视频转换单步推理新方案
随着 3D 设备发展,人们对 3D 立体视频需求增加,但高昂制作成本成阻碍。快手可灵与港科大广州团队联合提出 StereoPilot 模型,能快速将 2D 视频转为高质量 3D 视频,还构建了 UniStereo 数据集。
WRC 2026 深度复盘:具身智能的「卡脖子」难题,终于有解了
本文复盘WRC 2026,指出具身智能面临数据焦虑,数采方与模型方割裂,数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案,从模型需求反向定义数采硬件,形成数据闭环,还具备底层技术支撑。
9.7K Star 把 AI 编码的 token 消耗砍了 16 倍
当前AI编码工具默认读取整个项目文件,token消耗高。code-review-graph项目用Tree-sitter解析代码库成图,追踪改动“爆炸半径”,平均省8.2倍token,技术轻量,还能做社区检测。它揭示AI编码瓶颈在信息输入质量。
突发,OpenAI首颗「辣椒」芯片压倒英伟达!GPT-6干崩CUDA
OpenAI首颗自研芯片Jalapeño「墨西哥辣椒」实测成绩亮眼,AI推理性能超英伟达全系,功耗仅为一半。它从设计到流片仅用九个月,得益于GPT - Astra协助。有观点认为CUDA护城河或已死,OpenAI正打造算力版图。
无需NeRF/高斯点后处理,视频秒变游戏模型成现实!新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4,能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程,涵盖相机轨迹恢复等关键步骤,平均每帧约60秒,比现有方法显著提速,论文已被ICCV 2025接收。
硅谷AI研发精英,每周需工作100小时
在中美争夺AGI“圣杯”进程中,顶尖AI研究员虽拿着高薪,但脑力劳动强度极高。《华尔街日报》披露,硅谷研究员和高管每周工作80到100小时成常态,这虽推动突破,也让从业者面临身心考验与人才流失风险。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT:近乎无损 超越KIVI,内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高,限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法,动态追踪异常令牌单独高精度保存,其余压缩。实验显示,它准确性高、效率好,不过在极短文本等场景有局限。