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AI 的下一个战场:端侧模型崛起
大模型退烧,小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果,英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔,但技术含量不低,面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕,其 MiniCPM 系列不断迭代,还在多领域落地。
英伟达GPU被曝严重漏洞,致模型准确率暴跌99.9%
英伟达GPU被白帽黑客发现严重漏洞,通过GPUHammer攻击可使大模型准确率从80%降至0.02%。此攻击属Rowhammer类,直接对显存“物理动手”。英伟达建议的防御措施会使模型性能下降。
SnapMoGen:44 小时动作数据 + 12 万文本注释,文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展,但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述,后者建模更有效,还结合LLM提升适用性,但二者都有局限。
孙凝晖院士:集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓,集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出,集成芯片是提升性能新路径,但芯粒集成度提升带来三大科学问题。
MiniMax秀了波AI视频杂技:越看越惊艳,指令遵循太强了
MiniMax发布海螺2.0版本,能处理极端物理情况,原生支持1080P,在指令遵循、生成质量达一流水平,成本效率破纪录。此前还开源MiniMax - M1,两大底层技术创新让其成果惊艳,展现研发实力。
大模型下半场,阶跃凭什么领跑多模态之战
国内大模型竞争分资源派、技术派、国家队三阵营,多模态成竞争分水岭。阶跃星辰成立两年发22款自研基座模型,16款为多模态。其坚持理解生成一体化路线,在多模态领域有优势,还布局多应用场景。
Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
Axiom Math 对谈 SGLang:模型的下一步是可验证,结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛,Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境,可验证或成瓶颈,还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流,如模型验证、基建优化等。
刚刚,林俊旸官宣创业公司Pragmatik Labs!
原阿里千问技术负责人林俊旸官宣在上海创办新AI公司Pragmatik Labs,研究横跨数字与物理世界的下一代Agent。其获高榕创投、红杉中国领投,腾讯等支持,投后估值约20亿美元。
国内第一视角数据最早押注者,北大卢宗青:隐空间才是具身的路
北大卢宗青是国内第一视角数据最早押注者和隐空间路线推进者。他认为人类视频是具身智能唯一可规模化的数据路径,创立BeingBeyond走隐空间世界动作模型路线,成本低、推理快,还发布全球首个隐式触觉世界动作模型Being - H0.8。