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当AI应用都在「撒钱」时，谁来扛住千亿交互背后的算力大考？
春节将至，AI应用竞争激烈，各大厂商纷纷「撒钱」。行业预测除夕当晚主流AI应用交互量或破千亿次，考验底层算力。Remy爆火时，共绩科技助其扛住流量冲击，其弹性算力调度优势明显，适合春节流量洪峰。
AI真有希望考清北了！豆包1.6多模态推理发威，闯关数理化带图大题
火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6，它是国内首款多模态SOTA模型，支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色，还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外，火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。
马斯克22万张GPU全卖给Claude用：5小时限额翻倍，双方合作建太空算力
马斯克和Anthropic签署算力合作协议，将旗下Colossus 1超算集群全部给Claude用。此前马斯克抨击过Anthropic，合作后态度转变。此交易或改写AI算力格局，且三家计划IPO的公司故事也因此改写。
Sora 为什么输给 Codex？
本文探讨Sora输给Codex的原因。奥特曼称因Sora太吃compute，Codex优先级更高。Sora算力连续独占，成本难摊薄；Codex算力碎片可复用，能交错服务多任务，资源回报曲线更好。
大模型推理上限再突破：「自适应难易度蒸馏」超越R1蒸馏，长CoT语料质量飞升
本文从中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队切入，介绍了首创的「LLM自适应题目难度蒸馏」方法，该方法围绕「模型 - 数据动态匹配」提出了一条完整的CoT构建流程，显著提升了长CoT语料的质量。
超长推理还能节省计算！Salesforce开源神器两连发：教大模型边想边省，显著提升数学编程准确率
Salesforce AI Research开源Elastic Reasoning和Fractured Sampling。前者将推理流程分两部分，分配token预算，使输出缩短、准确性提高；后者打碎推理链条，从三维度采样，以更少tokens换更高准确率，均提升数学和编程任务准确率。
大厂都在卷千亿大模型，这家深圳企业却专啃“最后一公里”
在CITE 2026上，佑泰创始人张希立分享企业战略。佑泰与大厂不同，走差异化路径，聚焦算力落地“毛细血管”，产品覆盖多应用方向，还将转型提供完整算力服务，积极布局信创，面对成本压力坚守契约。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【十三】｜GPT 架构如何工作 ？
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系，阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线，详述训练和推理流程，还提及GPT架构进化的混合专家（MoE）模型。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考
近年来，CoT 推理成为提升大模型复杂问题求解能力的重要路径，但带来效率问题。浙江大学等团队提出 Heima 框架，将冗长 CoT 压缩为少量 thinking tokens，在减少 token 数的同时保留推理能力，已被 ICML 2026 接收。