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杨植麟回复：Kimi K2训练用的H800！但“只花了460万美元”嘛…
月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。
战火升级！奥特曼正式杀入脑机接口，这次不用切脑
近日，奥特曼邀专家加入脑机接口创业公司Merge Labs，计划以8.5亿美元估值融资。它将采用非侵入式技术，与马斯克Neuralink的开颅手术竞争，奥特曼曾投资Neuralink但不认同其侵入式做法。
告别 260 亿美元的低效投入，HappyRobot 为物流业配置 “AI 调度员”
HappyRobot为物流市场搭建AI-native平台，切入“voice agent + 通信自动化”领域，打造“数字员工”。它能提升沟通效率、降低成本，已获6200万美元融资，还尝试拓展至其他行业。不过，也面临AI价值兑现不对称等潜在风险。
黄仁勋李飞飞林斌投了同一家机器人公司
Generalist是专注给机器人“造通用大脑”的AI公司，创立不久便多次融资，估值超20亿美元。其GEN - 1.5有强大泛化能力，演示一次就能上手，但也有很大进步空间，展示了未来通用机器人大脑学习方式。
llya证词太狗血了！奥特曼坏，Mira茶，OpenAI差点跟Anthropic合并
最新披露的llya 52页证词，记录了当年奥特曼被“宫斗”的来龙去脉。奥特曼回应个人持股情况，称因热爱但也有点后悔。llya证词显示他和Mira曾密谋开除奥特曼，背后是OpenAI在营利和非营利间的摇摆，而OpenAI目标指向IPO。
成立7个月首发声！百亿美金独角兽万字雄文：攻克LLM推理非确定性难题
估值120亿美元的Thinking Machines Lab成立7个月首次公开研究成果，揭示LLM推理非确定性的真凶是kernel缺乏批处理不变性。介绍了实现批处理不变性的方法，还通过实验展示其效果及对同策略强化学习的意义。
三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
华为韬定律拆解：等效 1.4nm 是真是假，产业格局怎么变
华为半导体业务部总裁何庭波提出韬（τ）定律，引发市场热议。文章从多层面剖析，介绍其核心、与摩尔定律差异，分析技术突破与包装话术，探讨全球产业链影响、国内板块格局及估值，还给出分析框架与观察要点。
黄仁勋手撕「AI泡沫」论！英伟达570亿铁拳暴击，显卡全断货
英伟达Q3 2026财报显示单季度营收达570亿美元，数据中心业务同比狂涨66%。黄仁勋称AI不是泡沫，而是计算范式从通用CPU转向加速式GPU计算的必然。当前多数AI公司估值高、收入低，英伟达作为‘卖铲人’大获全胜。
4o-mini华人领队也离职了，这次不怪小扎
OpenAI的Kevin Lu离职，下一站是估值120亿美元的Thinking Machine Lab。他毕业于UC伯克利，在OpenAI领导完成4o - mini，擅长小模型和强化学习。他认为应关注互联网数据，停止强化学习研究转做产品开发。