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深度学习中Batch Size对训练过程如何影响？
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响，探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题，还通过MNIST实验，从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。
吴恩达来信：美国的“大而美法案”将如何影响AI监管
吴恩达认为美国“大而美法案”未纳入“暂停州一级AI监管”条款很遗憾。早期AI监管易被企业利用打击开源，虽有合理监管措施，但多数州级提案负面影响大，应暂停州级监管。
一年一度最值得关注的AI榜单来啦！申报即日启动
时值第四届中国AIGC产业峰会，量子位将评选2026年度值得关注的AIGC企业和产品。参选有条件，从多维度评选，4月27日报名截止，结果5月峰会公布。今年5月还将举办2026中国AIGC产业峰会。
吴恩达来信：数据中心对环境的影响，可能比你想象的要小得多
吴恩达认为，很多人反对数据中心扩张，担忧其增加碳排放、推高电价、加剧用水压力，但这些担忧被夸大，阻止建设对环境伤害或大于帮助，数据中心实际更环保。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
Transformer祖传设计遭暴击，COLM顶会三篇论文发难
COLM 2026上，三篇论文对Transformer关键技术发难。《Cracks in the Foundation》指出长上下文架构选择影响大；《Lost in Backpropagation》揭示输出投影层信息损耗严重；《When Fewer Layers Break More Chains》表明层剪枝影响长链推理。
具身智能的第四阶段：「造系统」？
进入2026年下半年，业内形成共识：具身智能竞争从单一模型比拼转向系统工程与产业基础设施角逐。鹿明机器人推出具身智能开发与验证平台Lumos Station Lite，提出“产业具身”理念，助力具身智能落地。
刚刚，图灵奖颁给量子密码学之父！40年前泳池闲聊，催生数十亿美元产业
2025年图灵奖颁给量子信息双雄Bennett和Brassard。40年前海滩偶遇，二人开启合作，发明量子密码学、发现量子隐形传态，把‘量子信息科学’变成价值数十亿美元产业。
对话鹿明CTO丁琰：数据会反向决定模型，甚至影响硬件形态 | GAIR 2025
本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践，其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系，数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式，介绍FastUMI改进及Pro版优势。
80+巨头联名官宣，智能体国家队集结！智能体互联国家标准来了
7月26日，在2025世界人工智能大会相关论坛上，中国电子技术标准化研究院联合80余家单位发起《智能体协议共建共享联合倡议》，旨在构建智能体产业生态。目前标准化工作已取得进展，中国方案将为产业发展锚定新航标。