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全是套路!英伟达千亿美元投OpenAI,奥特曼拿钱买卡还让甲骨文赚差价
英伟达计划向OpenAI投资最高1000亿美元,OpenAI要用这笔钱构建至少10GW的AI数据中心,全用英伟达系统。首笔100亿预计2026年下半年投入。此外还存在甲骨文参与的“三角财富循环”。
刚刚,美团开源 SOTA 推理模型 LongCat-Flash-Thinking,性能逼近 GPT5-Thinking
美团宣布开源高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking,性能逼近 GPT5-Thinking,是国内首个结合多种推理能力的大语言模型。它采用新方法提升性能,已在多平台开源,API 平台免费开放,还兼容主流 API 格式。
Nvidia GPU深度解析
文章深度解析Nvidia的B30A(传闻)、HGX H20、H100、B200和B300(Ultra)五款GPU,从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异,助读者选合适GPU。
AIGC全生命周期业务风控白皮书,从备案到运营的合规与安全实践
2025年《人工智能安全治理框架》2.0版发布,凸显AI安全重要性。数美科技发布《AIGC全生命周期业务风控白皮书》,构建全生命周期业务风控体系,涵盖备案攻略、评测要点、账号与内容风控等,还有实战案例。
390亿美元,全球具身智能第一估值来了!英伟达持续加注中
与OpenAI分道扬镳后,Figure C轮融资获超10亿美元承诺资本,投后估值达390亿美元。资金将用于扩大人形机器人大批量制造与部署、搭建GPU基础设施、启动数据采集项目,助力具身智能发展。
SFT远不如RL?永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识,限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现,相同性能下RL更不易遗忘,提出遗忘定律,解释了RL优势源于其on - policy特性。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理?
为研究Transformer是否具备组合式推理能力,提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力,训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制,展示其泛化推理潜力。
谷歌又赢了,nano banana「被迫」改名后,网友搞出7种神仙玩法
谷歌神秘图像编辑模型 nano banana 改名后仍热度高,与竞品相比生成速度快、成本低、能力强。已在 Gemini 应用和 Google AI Studio 上线,网友开发出制作等距模型、标注现实世界等7种玩法。
DeepSeek刚提到FP8,英伟达就把FP4精度推向预训练,更快、更便宜
DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计,引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化,将NVFP4策略拓展到预训练阶段,其方案能解决核心挑战,实验证明NVFP4在大规模训练中可行。
首个接入GPT-5的视频Agent!一句话生成商业级广告大片,分镜配音字幕等全包了
AI视频生成进入Agent时代,Video Ocean是首个接入GPT - 5的视频Agent,输入提示词就能自动完成分镜、画面等生成爆款视频。它有自动化创作生态系统,操作简单,新手也能上手。