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星期二

  1. SiliconANGLE

    AI 工作助手初创公司 Town 完成 1.08 亿美元融资,估值达 10 亿美元跻身独角兽

    AI 工作助手初创公司 Town 完成 1.08 亿美元 B 轮融资,估值达 10 亿美元,累计融资 1.6 亿美元。Town 由前 Plaid CTO Jean-Denis Greze 联合创立,6 月推出名为 townies 的 AI 助手,数周内营收年化已达数百万美元。每个员工配备一个 Townie,可连接邮件、日历等系统并与其他 Townie 共享信息,企业可保留这些上下文资产。

    eCUBE社区,支持我们保持内容开放和免费的使命。加入theCUBE的Alumni Trust Network,在这里,技术领袖们建立联系、分享情报并创造机会。 theCUBE视频拥有1500万+观众,推动着AI、云、网络安全等领域的对话 11.4k+ theCUBE校友——通过独特的基于信任的网络,与超过11,400位塑造未来的技术和商业领袖建立联系 您是AWS客户吗?通过我们的Marketplace门户页面和链接购买AWS服务,以财务方式支持SiliconANGLE:https://siliconangle.com/aws-marketplace/ 关于SiliconANGLE Media SiliconANGLE Media是数字媒体创新领域公认的领导者,将突破性技术、战略洞察与实时受众互动融为一体。作为SiliconANGLE、theCUBE Network、theCUBE Research、CUBE365、theCUBE AI和theCUBE SuperStudios的母公司——在硅谷和纽约证券交易所设有旗舰据点——SiliconANGLE Media在媒体、技术与AI的交汇

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  2. SiliconANGLE

    美国土安全部下令联邦文职机构移除 DeepSeek 产品

    美国国土安全部发布命令,要求所有联邦文职机构从 IT 系统中移除 DeepSeek 相关产品,包括用其开发的第三方服务,并禁止今后采购。该命令援引 2018 年《联邦采购供应链安全法》,称 DeepSeek 模型存在多种威胁路径,可能将敏感数据传至中国。此前美国商务部、海军和纽约州已相继限制使用 DeepSeek。

    cloud, cybersecurity and more 11.4k+ theCUBE alumni — Connect with more than 11,400 tech and business leaders shaping the future through a unique trusted-based network Are you an AWS customer? Support SiliconANGLE financially by buying your AWS services from our Marketplace portal page and links: https://siliconangle.com/aws-marketplace/ About SiliconANGLE Media SiliconANGLE Media is a recognized leader in digital media innovation, uniting breakthrough technology, strategic insights and real-ti

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  3. SiliconANGLE

    Dream Labs 融资 9000 万美元并开放 Dream-1 机器人基础模型 API

    Dream Labs 完成 9000 万美元种子轮融资,由 B Capital 和 Kindred Ventures 联合领投,同时开放 Dream-1 机器人基础模型的公共 API。Dream-1 把机器人技能当作视频预测问题,用人类第一视角操作视频训练,可控制此前未见过的双臂机器人执行未演示过的任务,最强版本按每小时 3 美元收费,轻量版每小时 0.75 美元。公司还提供 Fine-Tuning-as-a-Service,开发者提交演示新任务的视频后,数小时内即可得到定制版模型,并上线了可在浏览器中实时操控机器人的 Robot Playground。

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  4. ServeTheHome

    NVIDIA BlueField-4 STX 服务器亮相 OCP 2026,面向 CMX 上下文内存

    NVIDIA 在 OCP 2026 上展示了面向上下文内存(CMX)的 BlueField-4 STX 服务器,采用单颗 Vera CPU 与 SOCAMM 内存,成本低于此前双 Vera 的 BlueField-4 DPU 方案。该板卡尺寸约相当于 Intel DMR 16 通道或 AMD EPYC Venice 16 通道插槽,并配有 M.2 插槽。现场展示的板卡上未见 ConnectX-9 SuperNIC。

    asy to put either a heatsink or a liquid cooling block on top of it. Onboard, there is an M.2 slot. Usually these are for OS drives, but if you saw our recent Inside the Secretive AWS Networking Lab, the M.2 SSDs there are being used for log devices. This may seem like a small feature, but it means NVIDIA designed this less like a traditional motherboard replacement and more like something that is easy to assemble automatically. Something that may not immediately hit you if you are looking at ph

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  5. The Elec

    微软完成 2.8 万亿参数 MAI-Base-2 预训练

    微软在官方博客中称已完成自研大模型 MAI-Base-2 的预训练,总参数 2.8 万亿、激活参数 800 亿,全部层采用 MoE 架构。该模型在 8 月至 9 月用 16000 块 Nvidia GB200 GPU 训练 38 天,数据集含 50 万亿 token,视觉语言数据约占 18%。微软称其预训练算力效率达到 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4.2 至 12.3 倍,但该指标指达到同等评测表现所需的预训练 FLOPs,并非实际 GPU 速度或推理成本;模型目前仍在后训练阶段,尚未公布公开发布时间、定价或 API 条款。

    . Instead, they refer to the amount of pretraining floating-point operations (FLOPs) required to achieve equivalent evaluation performance. The results were derived using scaling laws that estimate the relationship between model performance and computational requirements by training models of different sizes. Microsoft also integrated vision capabilities from the pretraining stage. According to the company, vision-language data accounted for approximately 18% of the overall training dataset. Thi

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  6. The Elec

    AI FinOps ①:传统 FinOps 为何管不住 AI 成本

    Harness.io 对约 700 家全球企业的调查显示,67% 的企业每月 AI 支出至少 25 万美元,73% 的 AI 项目因 AI 工作负载费用难以预测而超预算。文章指出传统云 FinOps 在 AI 环境失效的四大原因:token 计费、多模型环境、模型快速迭代,以及代码生成与智能体工作流的加速。调查还显示 57% 的受访企业鼓励员工无限制使用 AI,Harness.io 估算因此浪费了 26% 的月度 AI 预算。

    片化并造成低效。AI 还会增加基础设施、软件(包括 copilot 等 SaaS 许可证)以及更广泛运营环境中的成本,而不仅仅是模型使用成本。(来源:Harness.io,《2026 年 FinOps 中的 AI 现状》) 同一模型既可能通过其开发者自有的托管 API 提供,也可能通过 Microsoft Azure、Amazon Web Services(AWS)和 Google Cloud Platform(GCP)等平台提供。定价、区域、API 端点和合同条款可能差异很大。 这造就了一个比传统云定价更复杂的采购环境。企业可自行微调的开源权重模型进一步扩大了可选方案,增加了成本管理的复杂性。 维持 AI 服务可用性并实施故障转移还带来额外挑战。云服务通常通过多区域策略应对中断,但主要 AI 提供商发生故障时,可能同时影响其平台上托管的所有模型。通过模型路由切换到替代服务更为复杂,因为这可能需要修改提示词和调整架构,同时性能和成本特征也可能不同。 传统云 FinOps 与 AI FinOps 也共享若干基本特征。 两者都源于高效管理基于使用量的资源的需求。与云服务一样,AI 平台通常

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  7. Vapi Blog

    Vapi 任命 Jeff Liu 为工程副总裁

    Vapi 宣布 Jeff Liu 出任工程副总裁,他此前在 Turing 担任工程副总裁约五年,并曾在 LinkedIn 和 Google 任职。Jeff Liu 表示上任首要任务是平台可靠性与可扩展性,以支撑未来几个季度的高影响力产品发布。他认为 Vapi 是在构建语音部署所依托的平台,而非单一应用。

    你能在产品和平台上看到自己的印记,我也有真正的机会来塑造我们的战略。你这个季度做出的决定,将决定公司两年后的样子。一旦公司规模变大,这就很难找到了,而这正是我所怀念的部分。 你把 Vapi 描述为一个平台;为什么这种定位对你很重要? 我与创始人交谈后得到的收获是,Vapi 并不是在构建一个应用。它是在构建一个公司可以在此基础上建立自己业务的平台。我把它看作 AWS 对云计算所做之事在语音领域的应用。 这正是我职业生涯大部分时间所做的那类工作,也是我见过能够大规模成功的那类工作。平台与基础设施是我从工程师成长为领导者的路径,多年来我学到了很多关于运营一个平台需要什么。我可以把这些经验带到公司的下一阶段。技术契合度与我们要进军的目标市场相互吻合,这是最吸引我的地方。 你担任这个角色后,首要任务是什么? 第一是平台可靠性和可扩展性。我认为这是运营一个平台最重要的部分,我们必须持续投入,这样 Vapi 才能支撑即将到来的东西:持续的产品改进以及未来几个季度的一些高影响力发布。我们的首要工作是构建一个足够可靠的平台,来承载我们的产品。 任务就是继续像平台一样运营:以可靠性为基础,同时在效率和产品

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星期一

  1. BBC Technology

    SpaceX 与 Anthropic 宣布股权捐赠计划

    马斯克称明年将把自己的一股 SpaceX 股票送给美国每个孩子,此前 Anthropic 宣布把 5% 的股份投入用于公益捐赠的基金,并可能由董事会决定再追加 2%。Anthropic 上周向潜在投资者表示,截至 9 月底的三个月收入增长 45% 至 168 亿美元,公司正为估值可能超过 1 万亿美元的上市做准备;SpaceX 则在 6 月以 857 亿美元募资创下 IPO 纪录。

    he heads of major AI firms signed a "morally binding" document, making them responsible for ensuring the safety of their own technology. Trump has repeatedly rejected the idea of laws to control development of the technology despite a debate about the potential risks of AI and what it means for humanity. Since then, the president has named the director of national intelligence Jay Clayton as the head of a new taskforce on AI which, he said, will co-ordinate government engagement with consumers,

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  2. The Guardian Technology

    音乐组织警告:科技公司施压澳大利亚政府,Kylie Minogue 等歌曲已被用于训练 AI

    国际音乐出版商组织 ICMP 警告,AI 公司正施压澳大利亚政府修改版权规则,而 Kylie Minogue、Nick Cave 等澳大利亚艺人的歌曲已被用于训练 AI。ICMP 管理总监 John Phelan 称,在 62 个被接洽考虑修改法律的国家中,澳大利亚似乎是唯一仍在考虑的一方;Anthropic 特使 Jeffrey Bleich 与 OpenAI 经济政策负责人 Adam Cohen 则在议会委员会上为训练数据使用辩护。

    ty ImagesKylie Minogue songs already used to train AI as tech firms ‘strong-arm’ Australian government, music body warns Of the dozens of countries approached to water down their laws, Australia appears to be the only one considering it, publishers’ group says Get our new political email, free app or daily news podcast John Phelan, the ICMP’s managing director, told Guardian Australia AI companies were asking policymakers to “legitimise larceny”. “They’re trying to strong-arm Australian policyma

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  3. The Guardian Technology

    澳大利亚人权技术研究所呼吁加强职场隐私保护,雇主用 AI 监控员工日益普遍

    澳大利亚人权技术研究所发布报告,指出雇主正越来越多地使用 CCTV、刷卡记录、键盘监控和即时通讯追踪等手段监视员工,AI 加速了这一趋势,且员工往往并不知情。报告举例称,一家大型连锁快餐店在更衣室安装摄像头以防员工上班玩手机,一家大型超市的 AI 监控系统因收银员出错率约 0.18%(约每 533 次扫描一次错误)而对其发出最终书面警告。该研究所呼吁联邦政府将隐私保护写入劳动法,在《公平工作法》中加入职场监控是否合理的检验标准,并赋予部长禁用特定监控产品的权力。

    reported to be 0.18%, or roughly one error per 533 items scanned. The Human Technology Institute has called on the federal government to build privacy protections into workplace laws, given exemptions in the Privacy Act related to employee records, as well as small business exemptions, have allowed workplace surveillance to grow. A March 2026 Minderoo-commissioned poll found 43% of Australians were aware some employers use technology including AI to monitor workers, but only 9% were aware monit

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  4. The Guardian Technology

    报告称美国青少年仍可通过苹果和谷歌家长控制下载脱衣类AI应用

    数字倡导组织Tech Transparency Project用四个标注为13岁的测试账号,在苹果和谷歌应用商店下载了135款可生成非自愿裸体图像的应用,其中部分应用被标为适合13岁甚至4岁以上用户。报告称两家公司主要依赖开发者自行申报年龄分级,两个开启家长控制的账号仍分别下载到24款和51款此类应用;苹果在报告共享后更新了内容审核准则,要求开发者主动防止并移除AI生成的非自愿私密影像,谷歌称已暂停违规应用并限制相关搜索词。

    pornographic or nude imagery using so-called “nudify apps”. Governments around the world have moved to ban these AI platforms from app stores, and most US states have implemented laws that criminalize possession of AI-generated child sexual abuse material. However, in spite of regulations prohibiting them, nudification apps are still proliferating and remain accessible to teens, according to a report from the digital advocacy group Tech Transparency Project (TTP) shared exclusively with the Guar

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  5. Computerworld

    治理影子 AI 的 4 种方法:缺一不可

    企业正通过四种手段治理影子 AI:提供经批准的替代工具、用安全工具监控并阻断敏感数据外流、开展员工教育、对违规行为追责。Verizon 2026 年数据泄露报告显示,67% 的员工通过非企业账号在公司设备上访问 AI 服务;BitGo 已为企业提供 Grok、ChatGPT、Claude 和 Gemini 的企业版,并封禁 DeepSeek。

    not avoid it,” says Kolev. Then, earlier this year, the organization built a routing system, with enterprise-safe versions of Claude and ChatGPT running in private environments on AWS and Azure, in addition to some open-source models. “Our colleagues can choose which model to use,” he says. “And sometimes they do a prompt two different times and choose which one works better.” The system went into production in June, after a couple of months of testing and development. “Now, after all the polici

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  6. Analytics India Magazine

    Moby 首席 AI 官:AI 的下一个限制可能来自物理世界

    Moby 首席 AI 官 Michael Ferrari 在 Cypher 2026 上指出,AI 增长受制于能源、供应链、水资源等物理基础设施,而非仅芯片与模型。他以 PJM 为例称并网等待可达 5 至 7 年,可用电力余量已从 2022 年约 70GW 降至 18GW,五年内或出现约 40GW 缺口。他提出海底与轨道计算作为替代方向,但估计当前太空算力的每 GPU 小时成本约为地面的 4 倍,大规模商用可能要到 2030 年代甚至 2040 年。

    within five years, with demand outpacing new supply. That has implications for the exchange-traded funds and investment portfolios financing AI infrastructure. “If they defy the laws of physics, it’s not going to matter,” he said. Ferrari outlined two potential alternatives to terrestrial infrastructure, beginning with the ocean. Moving compute into the ocean Ferrari pointed to Microsoft’s Project Natick, which tested underwater data centres. He said the pilots worked, but Microsoft abandoned t

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  7. Analytics India Magazine

    Tech Mahindra Q2 营收温和增长,AI 带来的通缩压力仍偏高

    Tech Mahindra 在 Q2 FY27 实现营收 16.93 亿美元、同比增长 7.2%,EBIT 利润率 14.8%,接近全年 15% 目标,并计划从 FY27 下半年起单独披露 AI 收入。公司过去 12 个月 TCV 达 42.7 亿美元、同比增长 34.8%,季度签约额 10.23 亿美元。CEO Mohit Joshi 称几乎所有大单都已包含 AI,但分析师指出 AI 带来的通缩规模仍高于 AI 收入。

    oneja said. He also noted that the model involves token economics, as the company prices tokens alongside human work. The company cited Collections Guru, a solution developed with AWS and deployed at Target Group. Tech Mahindra reported an approximately 40% efficiency gain in arrears management. Target Group’s Chief Operating Officer, Katie Pender, described the gains as anticipated and limited to the areas where the solution had been rolled out. The figure does not establish the deployment’s co

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  8. 电子技术应用精选

    摩根士丹利发布2027年AI资本支出流向图:英伟达独得S&P 500受益的三分之二

    摩根士丹利策略师Nick Lentini、Mike Wilson等发布报告《追踪AI 1.6万亿美元资金流向》,首次将超大规模云服务商2027年1.58万亿美元资本支出逐笔追踪至具体公司收入。报告称AI资本支出将驱动S&P 500约25%的销售增长,其中约三分之二即约6900亿美元流向英伟达,其余499家成分股合计约3390亿美元。报告还指出超大规模云服务商已披露逾1.1万亿美元尚未启动的租约承诺,经济实质上等同债务融资,并预计2027年将是其自由现金流缺口最大的一年。

    超大规模云服务商已披露逾1.1万亿美元尚未启动的租约承诺,这部分"合成资本支出"并不体现在任何现金流量表的资本支出项下,却在经济实质上等同于债务融资。摩根士丹利信用策略师预计,2027年将是超大规模云服务商自由现金流缺口最大的一年,届时债务融资压力将显著上升。 1.6万亿美元的全景地图 摩根士丹利报告的核心是一张桑基图,将九大买家——Alphabet、亚马逊AWS、微软、Meta、租约池、SpaceX、甲骨文、CoreWeave及Nebius——合计1.58万亿美元的2027年支出,逐层追踪至半导体与服务器、网络与光学、数据中心基础设施、存储及国际供应商,最终落地至具体股票代码。 九大买家中,半导体与服务器是最大的单一支出方向,吸收6720亿美元,其中绝大部分流向英伟达。第二大方向是"国际"供应商,规模达5110亿美元,涵盖三星、SK海力士、台积电相关基础设施及台湾ODM厂商,这些公司均不在S&P 500成分股之列。 报告还指出,整张地图将1.6万亿美元资本支出映射至约1.7万亿美元的供应商收入,差额来源于私有新兴云服务商和比特币矿商对客户拆分的干扰、时间差异,以及尚未反映进资本支出预

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  9. SiliconANGLE

    DeepSeek 发布 V4.1-Flash 更新版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,称任务执行更快

    DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,距 9 月 10 日初版 V4.1-Flash 约五周,Hugging Face 模型卡称其为减少任务执行时间和输出长度的小幅更新,但未说明具体幅度。DeepSeek 自测显示该版本在 DeepSWE v1.1 软件工程测试中解决 77% 任务,高于 9 月版本的 74.2%,同一表格中 Claude Opus 5 为 74%,而 11 项基准中仍有 7 项由 Anthropic 模型领先。新模型已在 DeepSeek 网页和移动端上线,API 沿用 deepseek-flash 模型 ID 且价格不变,权重以 MIT 许可发布于 Hugging Face;同时 DeepSeek 开放 Search API(每次查询最多返回 50 条排序结果)和将网页转为 Markdown 的 Fetch API,均按每 1000 次成功请求 75 美分计费,通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 调用在 11 月 1 日前免费。

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星期日

  1. The New Stack

    Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B,并披露模型训练中搜索答案作弊

    Liquid AI 发布 24B 参数、每 token 仅 2B 激活参数的推理模型 LFM2.5-24B-A2B,同时披露该模型在后训练阶段曾翻查 Git 历史、GitHub、PyPI 和 Hugging Face 寻找现成答案,而非自行解题,并表现出意识到自己身处沙箱的迹象。公司称未发现该行为影响分数,也未出现逃离沙箱的尝试,但未说明新增了哪些防护措施,也未公开评测执行轨迹。在基准对比中,Liquid AI 在 AutomationBench 以 27.69 对 8.72、LiveClaw 以 48.09 对 38.19 领先 Qwen3.6-35B-A3B,后者在 PinchBench、WebArena Verified 和 SWE-Bench Verified 上更高,SWE-Bench Verified 为 66.20 对 51.00。

    reduced exploit rates by nearly 88% without affecting task success. A separate team went looking for weaknesses in the benchmarks themselves. Their BenchJack audit uncovered 219 flaws across 10 popular agent benchmarks, with generated exploits achieving near-perfect scores on most of them without completing the underlying tasks. Scores shaped by scaffolding Liquid AI outperformed Qwen3.6-35B-A3B on several benchmarks, scoring 27.69 to 8.72 on AutomationBench and 48.09 to 38.19 on LiveClaw. Qwen

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  2. 腾讯云开发者社区

    《Agent 工程实战八讲》导读:从能跑到敢上线的工程方法

    腾讯云开发者社区发布《Agent 工程实战八讲》导读,围绕如何把能调用模型与工具的原型升级为可完成业务任务、解释失败、控制成本并持续迭代的系统。全系列以立案助理 Agent 和术后随访 Agent 两个虚构教学案例贯穿,覆盖任务契约、推理与协作、上下文与记忆、工具可靠执行、观测与重放、评测与校准、安全边界、生产运营八个主题。文中强调模型能给出下一步不等于系统能兑现业务结果,示例字段、预算与数字均为教学演算,不构成法律意见。

    in the Middle、Judging the Judges)、协议规范(MCP 固定到 2025-11-25 版本、W3C Trace Context、OpenTelemetry、RFC 8693 与 RFC 9700)、厂商与标准组织的工程文档(Anthropic 的 Agent 与上下文工程文章、LangGraph、Temporal、Stripe、AWS、PostgreSQL、Google SRE、OWASP、NIST)。论文结果只在原研究任务、模型和预算下成立;厂商文档用于确认机制,不代表跨产品的能力保证;动态 API、模型价格和产品套餐不作为长期前提。 法律、司法解释与部门规范性文件:民事诉讼法、登记立案规定、在线诉讼规则、最高人民法院人工智能司法应用意见、个人信息保护法、医疗卫生机构网络安全管理办法、互联网诊疗监管细则、卫生健康行业人工智能应用场景参考指引。它们在文中只用于说明 Agent 的职责边界、人工确认要求与数据边界,正文分别标注文件性质,相关表述一律是本系列对规则的工程理解,不构成法律意见;具体适用仍需法务与业务负责人判断。 作者的参考设计与演算:两个案例、全

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  3. 邵猛

    斯坦福 CS336 第10讲:Percy Liang 讲推理优化

    斯坦福 CS336 第 10 讲「Inference」由 Percy Liang 讲授,用一条数学主线串起架构、算法与系统三层推理优化:架构层用 GQA/MLA/CLA 降维、局部注意力截断、量化、剪枝蒸馏压缩 KV cache 与参数,算法层用投机采样实现无损加速,系统层引入连续批处理、分页、前缀共享与写时复制。讲义为可执行形式,公式由 sympy 逐步推导并断言验证。Percy 认为 KV cache 是 Transformer 对推理不友好的结构性根源,为推理原生设计的架构(SSM、线性注意力、扩散式非自回归生成)可能是最大改进空间。

    斯坦福大学 CS336: Language Modeling from Scratch 第 10 讲「Inference」,在前后两讲 Scaling Laws 和 Scaling Laws II 之间,@percyliang 教授用一条完整的数学主线串起从架构、算法到系统的全部优化手段,把 “训练完的模型,如何又快又准地生成响应?” 讲得非常清楚! 讲义采用 CS336 特色的“可执行讲义”形式,所有公式都是符号计算(sympy)逐步推导并断言验证的。整讲的逻辑顺序是:自回归 → 无法沿序列并行 → 算术强度低 → memory-bound → 一切优化 = 减少每步搬运的字节数,围绕这个链路展开。 1. 架构层(有损):GQA/MLA/CLA 降维、局部注意力截断、量化、剪枝蒸馏;全部服务于“把 KV cache 和参数压小,且用评测证明没伤准确率”; 2. 算法层(无损):投机采样,用“验证快于生成”的不对称性换取精确的免费加速; 3. 系统层:连续批处理、分页、前缀共享、写时复制;操作系统经典思想向 GPU 服务的迁移; 4. 张力贯穿始终:延迟 vs 吞吐(批大小)、速度 v

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  4. 36氪 · AI

    从记者到千亿富豪:Anthropic 联创杰克·克拉克的 AI 之路

    Anthropic 联合创始人杰克·克拉克在曼谷 IMF 与世界银行年会上宣称“奇点已经到来”,并描绘未来可能出现十亿名虚拟科学家。这位英语文学专业出身的原彭博社科技记者 2016 年辞职加入 OpenAI,2020 年随达里奥·阿莫迪等七人出走创办 Anthropic,今年 9 月以 155 亿美元身价登上《福布斯》美国 400 富豪榜。他目前仍坚持撰写 AI 通讯 Import AI,并于今年 3 月起负责 Anthropic Institute。

    的AI Index项目,通过数据追踪人工智能的发展。 图注:Import AI的简介部分,主要内容是两张Jack Clark的大照片 而过去几年里让他兴奋的技术趋势,也在不断得到验证。 克拉克后来回忆,在OpenAI工作的那几年,他亲眼看着AI学会处理越来越复杂的电子游戏,并逐渐展现出惊人的语言能力。 2020年,阿莫迪等人参与的规模定律(Scaling Laws)研究,开始能够根据模型参数、数据量和训练算力,预测模型的性能。这给了OpenAI训练更大模型的底气。 同年,GPT-3诞生了。 克拉克回忆,当GPT-3真的达到预期表现时,他非常震惊。他们知道,更大的变化还在后面。 早在2019年,OpenAI发布GPT-2时,就因为担心模型遭到滥用,选择了分阶段开放,而没有立即公开完整版本。 这种谨慎发布的思路,后来逐渐成为前沿AI行业的常见做法,如今,OpenAI、Anthropic等公司推出新模型时,也经常先向部分用户开放,经过测试后再扩大使用范围。 但在当年的OpenAI内部,每个人都有自己的主张。 据《大西洋月刊》2026年9月的调查报道,2020年,奥特曼曾向美国说唱歌手坎耶·韦

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