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OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩，下一代已进入制造阶段
8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。
百度0.9B参数模型登顶全球第一，聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数，在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一，在多能力维度达业界最佳，能处理109种语言。其采用两阶段架构，结合优质训练数据，实现高性能与低内存、快速度的平衡。
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。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
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。
英伟达再创历史纪录！Q1收入增长69%，数据中心贡献89%，游戏业务大涨42%
英伟达2026财年Q1财报亮眼，总收入441.1亿美元，环比增12%、同比涨69%。数据中心和游戏业务表现出色，分别占比近89%、创新高。不过H20芯片受出口限制影响，预计二财季收入减80亿美元。
4.55亿美金！中国具身智能最大单笔融资诞生，高瓴红杉联手押注具身大脑
近日，成立仅一年的它石智航完成4.55亿美金Pre - A轮融资，刷新中国具身智能最高单轮融资纪录。高瓴、红杉等20余家机构投资。其战略重投大脑和人才，大脑AWE 3.0能力突出，还在高难度场景落地领先。
从 AI 招聘到数据标注，Mercor 能否打造下一个 Scale AI？
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商，与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累，为小规模、高难度项目提供灵活方案，虽数据质量待提升，但增长快，2025 年初 ARR 达 7500 万美元，获 1 亿美元 B 轮融资。
NBA球星，成为英伟达副总裁
本文用一张「组织透视镜」，带你看清英伟达36人的角色分工、黄仁勋的管理逻辑，以及它对AI时代公司的启发。黄仁勋以扁平化直管36位高管，减少层级，让信息流动，使公司保持创业般的冲劲。