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Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
中国芯片迎来关键一战
自2020年华为麒麟芯片断供，中国芯片加速自主研发，2025年末集体冲刺上市。如摩尔线程、沐曦股份等，虽多数亏损，但市值狂飙。不过，国产GPU面临技术、生态等挑战，崛起需漫长蛰伏与突破。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
刚刚，全球首个AI科学家登上Nature！包揽提出idea到写论文全流程，已通过人类盲审
历经一年半研发，Sakana AI联合多高校打造的AI科学家系统登上Nature杂志。该系统能自主完成科研全流程，代码和论文已开源。还介绍了自动审稿人、缩放定律，也指出其局限，引发伦理探讨。
国产GPU第一股IPO获批，募资80亿
证监会官网显示，摩尔线程IPO注册申请已获批准，从6月30日递交招股书，仅用时4个月。此次IPO计划募资80亿用于研发等。公司业务为GPU相关，核心是MUSA架构，已推四代芯片。
AGI只是硅谷的幻想？！AI科学家盛赞中国，并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客文章中指出，计算须遵循物理定律，线性进步要指数级资源，硬件升级红利已尽。他认为美国追求AGI和超级智能不切实际，中国重应用普及更务实，AGI难以实现。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
老黄喝豆汁「破防」背后，国产GPU正在填上CUDA护城河
老黄喝豆汁刷屏，但更值得关注的是国产GPU生态。摩尔线程发布会展示MUSA生态，实现全方面覆盖，从兼容到自进化，在云端、端侧应用出色，还打通全链路，且未用最强架构。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
60秒极限挑战！中国GPU独角兽杀出重围，斩获图形顶会大奖
2025年12月，SIGGRAPH Asia 2025在香港开幕，摩尔线程在3DGS重建挑战赛中凭自研技术LiteGS斩获银奖。该团队还开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化，提升训练效率与重建质量。