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AI太空竞赛？英伟达H100刚上天，谷歌Project Suncatcher也要将TPU送上天
11月2日英伟达将H100 GPU送入太空，谷歌宣布开展Project Suncatcher，2027年初发射原型卫星将TPU送上天。该项目利用太阳能卫星群，可扩展AI计算规模，谷歌还分享早期研究成果，不过仍面临工程挑战。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
SGLang Team：在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek
本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性，SGLang 实现高吞吐量，成本低。博客探讨并行设计、优化方法，所有组件开源，也指出了当前局限与未来方向。
AI算力大战打到太空！英伟达前脚H100入轨，谷歌TPU后脚上天，中国玩家笑而不语
英伟达和谷歌在太空算力布局上竞争激烈，英伟达H100已入轨，谷歌TPU预计2027年初上天，二者都想建吉瓦级数据中心。太空部署有成本、散热等优势，但也有工程挑战，而中国之江实验室星座已商用。
老黄投了个120亿美元最贵种子轮！但小钱：H20中国开卖，市值一夜暴涨1600亿美元
OpenAI前CTO Mira创立的Thinking Machines Lab获约20亿美元融资，估值达120亿美元，英伟达领投。同时，英伟达老黄宣布H20恢复中国销售，推出RTX Pro新显卡，市值一夜涨1600亿美元。
现在整个AI投资逻辑都错了！微软CEO首次承认：成排的H100正在积灰，插不上电
微软CEO称AI行业投资逻辑有误，瓶颈已从芯片变为电力。微软大量H100因缺电力设施闲置，按芯片采购量为公司定价的模型是错的。真正赢家是早锁定电力协议的玩家，竞争护城河已改变。
英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达研究者提出新混合架构语言模型 Jet - Nemotron，在达 SOTA 全注意力模型精度时效率卓越，2B 版性能超 Qwen3 等，H100 GPU 上生成吞吐量最高加速 53.6 倍，基于 PostNAS 和 JetBlock 两大创新。
刚刚，英伟达新模型上线！4B推理狂飙53倍，全新注意力架构超越Mamba 2
Jet - Nemotron是英伟达推出的小模型系列（2B/4B），由全华人团队打造。其提出PostNAS与JetBlock，实现架构优化。相比Qwen3等模型，它在多维度准确率更高，H100 GPU上推理吞吐量最高提升53倍。
Pingpong Schedule并不是万能钥匙
SGLang社区开发者反馈，SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致，因算力提升，其使TensorCore未充分利用、TMA效率低，建议用Cooperative策略。
被H-1B签证折磨10年，前微软科学家用AI「掀桌」
美国签证体系成本高、周期长、透明度低，前微软科学家Priyanka Kulkarni创办Casium，用AI改造签证服务，把材料准备时间大幅缩短，近期获500万美元种子轮融资。新规下，其服务更显重要。