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星期三

  1. heise online

    继 QSSR 之后：AMD 将 FSR 4.1 带到 Xbox

    AMD 宣布其 AI 超分辨率技术 FSR 4.1 将登陆微软 Xbox 主机，Xbox Series X、Xbox Series S、ROG Xbox Ally 系列掌机及部分较老的 AMD GPU 都将支持，但主机端支持尚无具体时间表。掌机端将于 10 月 23 日获得精简版 FSR 4.1，所用 AI 模型体积不到原 INT8 版本的一半，可通过 Command Center 新磁贴启用，据 Asus 称覆盖超 400 款游戏。PC 端 RX 6000 系列显卡已随 Adrenalin 26.10.1 驱动支持 FSR 4.1，早于原计划的 2027 年初。

    terne Inhalte angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen (Google Ireland Limited) übermittelt werden. Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung. Wie Nvidias KI-Upscaler DLSS nutzt FSR seit Version 4 ein KI-Modell, um Spiele aus einer niedrigeren Auflösung hochzurechnen. Zahlreiche Spiele dieser Konsolengeneration laufen in sehr niedrigen Auflösungen und sehen auf hochauflösenden Fernsehern entsprechend unscharf aus. Kompetentes Upscaling fehlte der aktuellen Konsol

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    #hot-signal#产品更新#图像生成#部署/工程
  2. Rohan Paul

    消息称 Groq 下一代推理芯片将堆叠 DRAM 以突破 SRAM 容量限制

    据行业消息，Groq 计划在下一代推理芯片中堆叠 DRAM，以绕开片上 SRAM 容量过小的问题。当前 Groq 3 LPU 的 500MB 片上 SRAM 带宽达 150TB/s，约为 Rubin GPU HBM 带宽的 7 倍，但 256 芯片整机架仅 128GB，低于单块 Rubin GPU 的 288GB。报道中的 3DS 方案通过硅通孔垂直连接 DRAM 裸片并保留标准 DRAM 接口，主要按普通 DRAM 速度增加容量；此前供应链消息还提到 SK Hynix DRAM 以混合键合直接贴合逻辑裸片。Groq 尚未公布该设计，Cerebras 也计划在 CS-6 晶圆上堆叠 DRAM。

    Groq plans to stack DRAM in its next inference chip to get around SRAM’s small capacity, industry sources say. Nvidia paid $20B last December to license Groq’s technology and hire its leaders, so this chip is effectively Nvidia’s next LPU. The big deal here is that, each generated token requires reading the model’s weights from memory, so bandwidth sets speed. The big deal here is that each generated token requires reading the model’s weights from memory, so bandwidth sets speed. Today’s Groq 3

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    #ai-news#行业动态#数据/训练#部署/工程
  3. Analytics India Magazine

    OpenAI 拟以 1.4 万亿美元估值融资 300 亿美元，抢在 Anthropic IPO 前

    据路透社报道，OpenAI 正加速推进 300 亿美元融资，估值可能超过 1.4 万亿美元，软银、MGX 等现有投资方在洽谈参与。OpenAI 向投资者称年化收入已达 500 亿美元，并预计 2026 年底升至 700 亿美元；其上一次估值是 2026 年 3 月的 8520 亿美元。报道同时提到 Anthropic 预计 11 月中旬 IPO，估值最高或达 2 万亿美元，其 2026 年第三季度收入为 168 亿美元，上半年算力与基础设施支出近 90 亿美元。

    on Microsoft services. These commitments apply regardless of how much computing capacity the company ultimately uses. Anthropic has also agreed to spend up to $86 billion renting NVIDIA chips through AI infrastructure providers Nscale and Lambda, with the agreements extending into 2033 and 2034, respectively. Anthropic’s infrastructure commitments exceed $600 billion, including more than $160 billion tied to leasing Google chips through an arrangement involving Broadcom, according to WSJ. The c

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    #hot-signal#行业动态#OpenAI#Anthropic
  4. Rohan Paul

    SpaceX 财报：AI 算力业务成最大收入来源，季度营收 146 亿美元

    SpaceX 第三季度财报显示，向 Anthropic、Google 等客户出租算力的 Super Intelligence 业务收入 76 亿美元，接近上季度 25.6 亿美元的三倍，超过 Starlink 的 52 亿美元成为最大收入来源，其中 6.08 亿美元来自新收购的 Cursor。当季净利润 44 亿美元、营收 146 亿美元，同比增长 161%，但 2026 年前 9 个月仍净亏损 4.13 亿美元。第三季度资本支出 196 亿美元，其中 AI 业务 164 亿美元，预计第四季度为 350 亿至 400 亿美元；截至 9 月底算力容量 1.7GW，年底预计达 2.5GW 至 3GW。

    e as AI models improve. Musk is working from Memphis: Musk said he often spends 4 days a week in Memphis bringing the Colossus II supercomputer online, as SpaceX adds roughly 200K Nvidia GB300 chips a month. Compute capacity stood at 1.7GW at the end of September, SpaceX expects 2.5GW to 3GW by year-end, and Musk said he is confident of adding 10GW during 2027. Louisiana launches are expected by 2029: SpaceX recently announced plans for a $100B spaceport in Louisiana, and Musk said the internal

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    #ai-news#行业动态#数据/训练#OpenAI
  5. 集微网

    FP4成端侧AI关键选择，安谋科技为何能抢占低比特浮点算力先机？

    安谋科技2025年11月发布的“周易”X3 NPU IP是行业内首批原生支持FP4的端侧NPU产品，R1、R2两个系列可对接经FP4权重量化调优的端侧大模型。其单核带宽达256GB/s，实测7B模型Prefill阶段算力利用率超过70%，并支持W4A16与W4A8双量化范式。FP4相比FP8可将模型体积理论上再压缩接近50%，相同带宽下理论吞吐量翻倍。

    分布、少数离群值幅度大的特征高度吻合，能在同样4比特的预算下保留更完整的权重信息，量化误差显著低于INT4。 FP4的第二重价值在工程生态。INT4很难直接参与模型训练，基本只能做训练后量化（PTQ），精度损失不可控；FP4已获得云端数据格式标准与主流AI硬件的原生支持，例如开放计算项目（OCP）已将FP4 纳入Microscaling（MX）数据格式标准，NVIDIA Blackwell等新一代AI芯片提供对MXFP4、NVFP4的原生硬件支持。更重要的是，FP4支持量化感知训练（QAT）——在训练阶段就模拟量化误差并针对性调优。这一特性可使压缩后的模型仍保持接近原始版本的输出质量，真正实现“体积大幅压缩、效果基本不降级”。 FP4第三重价值在效率路径。产业量化精度的演进路线清晰：FP16或BF16服务于训练与高精度场景，FP8已成为云端推理的主流标准；端侧的存储、带宽与功耗约束比云端更严苛，需要再向下探一级。FP4 相比FP8能将模型体积理论上再压缩接近50%，在相同带宽下理论吞吐量翻倍，恰好匹配端侧设备极致的资源约束。 也就是说，从云端向端侧延伸，FP4有着更好的适配度，其产业趋

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    #hot-signal#行业动态#端侧#数据/训练
  6. 半导体产业纵横

    AI PC还没普及，智能体电脑已经来“抢班夺权”了

    IDC预测中国智能体电脑出货量将从2026年的77万台增至2030年的2080万台，五年复合增长率达127%。IDC给出的入门级门槛为80 TOPS以上AI算力、32GB以上内存、135GB/s以上内存带宽和至少1TB NVMe SSD，Token生成速度不低于10 Token/s。智能体电脑让用户只需提出目标，Agent即可理解规划、调用模型与工具并自主执行，PC从AI辅助工具转向AI任务执行和生产力入口。

    I辅助工具”转变为“AI任务执行和生产力入口”。 市场拐点：为什么现在谈智能体电脑？ 智能体电脑并非单纯由硬件升级催生的概念，而是端侧算力、模型能力与Agent软件生态三者同时具备落地条件的结果。 在算力侧，新一代PC平台竞争重点正从传统CPU性能扩展到AI计算能力。Intel Panther Lake、AMD Strix Halo/Gorgon Halo、NVIDIA GB10/N1X，以及Qualcomm X2 Elite/Plus等具备端侧AI能力的平台陆续亮相，为本地大模型和Agent运行提供了硬件基础。 在模型侧，随着模型效率不断提升，本地模型规模开始与PC硬件能力匹配。30B级模型正在成为智能体电脑的重要参考基准，但单纯提升AI算力并不足够，因为模型运行效率还受内存容量和带宽制约。当前，智能体电脑的基础门槛至少需要32GB内存和135GB/s内存带宽；面向更高阶的本地AI工作负载，则需向64GB以上内存和250GB/s以上带宽提升。 在软件侧，AI交互方式正从“对话”向“任务执行”演进。本地RAG、代码助手、自动化办公、个人助理和多模态应用，都可能成为智能体电脑最明确的落地

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    #hot-signal#现象/趋势#端侧#Agent
  7. VR陀螺

    英伟达发布手术世界模型 Cosmos3-H-Dreams 并开放权重

    英伟达发布面向机器人手术的生成式世界模型 Cosmos3-H-Dreams，同步开放模型权重及配套代码。该模型基于 CMR Surgical 旗下 Versius 系统的临床胆囊切除手术录像与机器人运动学数据微调，支持双臂位姿、钳口开合及电外科能量等 28 维动作输入，可根据初始内窥镜画面和机械臂指令实时生成手术场景视频。官方模型卡显示，在单块 RTX PRO 6000 Blackwell 工作站版 GPU 上以 832×480 分辨率运行时，四步去噪版本为 30 帧/秒，两步版本可达 43.2 帧/秒；配套代码支持动作回放，并可连接 WebXR 兼容头显进行实时交互控制。

    模型将前代系统的桌面缝合模拟拓展至临床腹腔场景。用户输入初始内窥镜画面及机械臂控制指令后，系统可连续生成器械运动与组织响应画面，支持双臂位姿、钳口开合及电外科能量等28维动作输入，并通过FlashDreams流式推理库加速运行。 性能方面，官方模型卡显示，在单块RTX PRO 6000 Blackwell工作站版GPU上，以832×480分辨率运行时，四步去噪版本生成速度为30帧/秒，两步版本可达43.2帧/秒。两步版本经过单独训练，以部分画质换取更高速度。配套代码支持录制动作回放，也可连接配备双追踪控制器的WebXR兼容头显，进行实时交互控制。 英伟达表示，该模型主要面向手术机器人策略的仿真评估、遥操作研究及合成数据生成，开发者还可利用公开的微调与蒸馏指南，将其适配至其他数据集和机器人形态。 来源：Hugging Face 官方博客（NVIDIA） 投稿/爆料：tougao@youxituoluo.com 稿件/商务合作： 林南（微信 19250561593） 加入行业交流群：林南（微信 19250561593） 元宇宙数字产业服务平台 下载「陀螺科技」APP，获取前沿深度元宇宙讯息

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    #hot-signal#模型发布#具身智能#开源生态
  8. SiliconANGLE

    Arda Industries 融资 2.32 亿美元，用 AI 让产线更易调整

    Arda Industries 以 2.32 亿美元融资正式亮相，Accel、Altimeter、Founders Fund 和 Khosla Ventures 领投，XYZ Venture Capital、8VC、SVAngel 和 Felicis 参投。公司由前 OpenAI 首席研究官 Bob McGrew 担任联合创始人兼 CEO，平台可让用户上传产品蓝图后自动规划产线、确定使用哪些机器人并生成可视化作业指导。目前客户集中在国防和数据中心电子领域，Anduril 用它优化产线，公司长期计划进入消费电子市场并开发能在数天内适配新设备的 AI 智能体。

    万名精英技术专业人士。我们全新的专有 theCUBE AI Video Cloud 正在受众互动领域开辟新天地，利用 theCUBEai.com 神经网络帮助技术公司做出数据驱动的决策，并始终站在行业对话的前沿。 最新报道 AI 基础设施管理软件初创公司 ASI 融资 3.25 亿美元，估值达 30 亿美元 Google 推出 TorchTPU，力图打破 Nvidia 对 AI 算力的垄断 SpaceX 股价飙升，Elon Musk 公布碾压预期的盈利和营收 Elon Musk 在战火中的乌克兰限速 Starlink Eka Robotics 以 14.5 亿美元估值融资 1.5 亿美元，开发可感知力的机械手 OpenAI 收购 Orchestra Bio，将 AI 智能体引入药物研发 最新报道 AI 基础设施管理软件初创公司 ASI 融资 3.25 亿美元，估值达 30 亿美元 AI - 作者 MIKE WHEATLEY . 48 分钟前 Google 推出 TorchTPU，力图打破 Nvidia 对 AI 算力的垄断 AI - 作者 MIKE WHEATLEY . 1 小时前

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    #hot-signal#行业动态#Agent
  9. SiliconANGLE

    SpaceX 第三季度财报超预期，AI 业务收入大涨带动股价盘后涨超 8%

    SpaceX 公布第三季度财报，调整后每股收益 45 美分，远超华尔街预期的 13 美分，营收同比增长 161% 至 146 亿美元，净利润 44 亿美元，实现首次盈利。收购 xAI 后，AI 业务成为最大收入来源，本季度收入从去年同期的 8.13 亿美元增至 75.6 亿美元，公司还在该季度完成了对 AI 编码初创公司 Cursor 的 600 亿美元收购。财报发布后股价盘后上涨超过 8%，马斯克在电话会上表示 SpaceX 与 Tesla 合并是个好主意，并称两家公司董事会已成立特别委员会评估合并可行性。

    ceX wrapped up its $60 billion acquisition of the AI coding startup Cursor during the quarter. The health of SpaceX’s AI business sparked a jump in the shares of companies such as Nvidia Corp. and Intel Corp., up 2% and 3% respectively, as well as neocloud providers like CoreWeave Inc. and Nebius Group N.V., which gained 5% and 6%, respectively. In the video, Musk laid out some ambitious goals for increasing the company’s data center capacity, saying he wants to grow it to 20 gigawatts by the en

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    #hot-signal#行业动态#OpenAI
  10. SiliconANGLE

    Google 发布 TorchTPU，让 PyTorch 应用可直接运行在 TPU 上

    Google 发布 TorchTPU，这是 PyTorch 的一个专用版本，让开发者无需重写底层代码、只需调整少量配置，就能把现有模型和应用迁移到 TPU 上运行。Google 称与 Meta、Hugging Face 以及 vLLM、SGLang 的开发者合作，确保相关代码库兼容；同时推出 TPU agent suite 协助迁移并自动修复错误，并更新端侧工具 LiteRT 以兼容 PyTorch 应用。此前 AWS 也发布了面向自家 Trainium 芯片的 TorchNeuron。

    UPDATED 21:29 EDT / OCTOBER 20 2026 Google unveils TorchTPU in a push to break Nvidia’s stranglehold on AI compute by Mike Wheatley Google LLC is striving to pry open Nvidia Corp.’s grip on the artificial intelligence computing industry with the launch of a specialized version of the open-source PyTorch framework, called TorchTPU, which is designed to eliminate a key advantage of its rival. One of the reasons why Nvidia and its graphics processing units remain so dominant in the AI industry is t

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    #hot-signal#产品更新#部署/工程#开源生态
  11. SiliconANGLE

    ASI 完成 3.25 亿美元 C 轮融资，估值达 30 亿美元

    AI 基础设施管理软件公司 ASI 完成 3.25 亿美元 C 轮融资，估值达到 30 亿美元，本轮由 Spark Capital 领投，Citadel Securities、Andreessen Horowitz 等参投。ASI 前身为 Air Space Intelligence，为航空、国防和能源行业构建模拟物理现实的模型，客户包括 FAA、美联航、达美航空、美国陆军和 National Grid USA。今年 6 月，ASI 与 FAA 签下 8.75 亿美元多年期合同，其软件上月已在华盛顿杜勒斯国际机场部署，并计划扩展到美国主要机场。

    Vellante 创立，已打造出一个充满活力的行业领先数字媒体品牌生态，触达 1500 多万精英科技专业人士。我们全新的专有 theCUBE AI Video Cloud 正在受众互动领域开辟新天地，利用 theCUBEai.com 神经网络帮助科技公司做出数据驱动的决策，并始终站在行业对话的前沿。 最新报道 Google 推出 TorchTPU，力图打破 Nvidia 在 AI 算力领域的垄断 SpaceX 股价飙升，Elon Musk 公布碾压预期的盈利和营收 Elon Musk 在战火中的乌克兰限制了 Starlink 服务 Arda Industries 融资 2.32 亿美元，让生产线更具适应性 Eka Robotics 以 14.5 亿美元估值融资 1.5 亿美元，打造可感知力的机械手 OpenAI 收购 Orchestra Bio，将 AI 智能体引入药物研发 最新报道 Google 推出 TorchTPU，力图打破 Nvidia 在 AI 算力领域的垄断 AI - 作者 MIKE WHEATLEY . 2 小时前 SpaceX 股价飙升，Elon Musk 公布碾压预期

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    #hot-signal#行业动态#数据/训练
  12. Rohan Paul

    Politico 称 OpenAI 对国会芯片出口新限制转为沉默

    Politico 报道，OpenAI 从 2025 年 3 月要求白宫对中国保持严格出口管制并扩大受限芯片清单，转为在国会准备新限制时保持沉默。报道称，反对这些限制的英伟达既是 OpenAI 的芯片供应商，也是其 30 亿美元股权投资者，并为 OpenAI 将租用的俄亥俄州数据中心首期提供最高 1050 亿美元担保。Anthropic 则立场相反，支持多项芯片法案，并于 9 月因推动修改这些法案而退出一家大型科技行业协会。

    gone from asking the White House in March 2025 to keep China under strict export controls and widen the list of restricted chips to staying silent as Congress prepares new limits. Nvidia, which is lobbying against the restrictions, is also OpenAI’s chip supplier, a $30B equity investor, and the guarantor of up to $105B for the first phase of an Ohio data center OpenAI will lease. Anthropic has taken the opposite position, backing several of the chip bills and leaving a major tech trade associati

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    #ai-news#政策/监管#OpenAI#Anthropic
  13. AWS Machine Learning

    在 Amazon SageMaker HyperPod 上微调 GPT-OSS-20B 实现多语言推理

    AWS 团队在 Amazon SageMaker HyperPod 上用 SFT 与 GRPO 微调 GPT-OSS-20B，解决其只用英文推理的问题：基座模型在 50 例多语言推理测试中仅 22% 用对目标语言（英语 100%、法语 0%、德语 10%、西班牙语 0%、意大利语 0%）。结论是 SFT 承担大部分工作，GRPO 在模型已有一定概率产出目标行为时才能带来可测量的增益。训练使用 LoRA，数据为 HuggingFaceH4/Multilingual-Thinking（约 949 条训练、50 条验证）。

    End-to-end fine-tuning architecture on Amazon SageMaker HyperPod

    d 2× g6e.48xlarge (16× L40S). An Amazon FSx for Lustre file system mounted on the cluster with a PersistentVolumeClaim named fsx-claim at /fsx. EFA-enabled instances and a working NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) and aws-ofi-nccl stack for multi-node SFT. A container registry such as Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) to hold the training image built from the reference repository. A HuggingFace access token for openai/gpt-oss-20b and the HuggingFaceH4/Multilingual-Thin

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    #lab#教程/实践#推理#数据/训练
  14. heise online

    阿里、字节跳动和腾讯向英伟达下单约300万块RTX PRO 5500显卡

    据路透社报道，阿里巴巴、字节跳动和腾讯向英伟达下单约300万块RTX PRO 5500显卡，按标价计算约350亿美元，另有其他中国企业下单，总量超过600万块，这些显卡将用于AI推理。消息人士称，英伟达2027年最多为全球所有客户生产300万块，下单方可能只能拿到订单量的5%到10%。由于美国出口限制，中国企业无法购买搭载GB102或GB112芯片的更强算力设备，而面向中国市场的RTX PRO 6000D已停产，北京方面曾禁止H200进口，2026年初又特批上述三家公司进口40多万块H200。

    ted with technical assistance and editorially reviewed before publication. . „Drei Millionen Grafikkarten, bitte”, sagen Alibaba, Bytedance und Tencent laut Reuters, „Und zwar die Nvidia RTX PRO 5500.” Macht zum Listenpreis rund 35 Milliarden US-Dollar. Weitere chinesische Unternehmen haben demnach sogar noch mehr bestellt, insgesamt also mehr als sechs Millionen. Die Grafikkarten sollen nicht für schöne Spielerlebnisse sondern für KI-Inferenz eingesetzt werden. Allerdings werden die potenzielle

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    #hot-signal#行业动态#数据/训练#部署/工程
  15. Pragmatic Engineer

    软件工程师的 AI 支出回报率有多高：27 家公司数据调查

    Pragmatic Engineer 调查 27 家公司的 AI 编码工具支出与 PR 产出，发现公司规模与 AI 支出无关，且多数公司难以回答 AI 投入的回报率。CodeRabbit 数据显示开发者每周 PR 数同比增长 113%，但部分公司 PR 频率持平、单次 PR 代码量增至 3 倍。高支出案例中，一家量化交易公司月支出达 800 万美元、人均 1600 美元，一家两人 .NET 团队人均每月 3000 美元、PR 频率提升 5-10 倍。

    quant shop has seen AI costs increase 15x since January, while a two-person .NET shop spends $3,000/dev/month, plus details from six more companies. AI spend at Big Tech. Meta and NVIDIA encourage devs to use AI heavily, while engineers at Apple are far more cautious. Medium spenders. Details from five companies spending $300-500/month/dev. Low spenders. Companies spending below $300/month/dev, many of which use subsidized subscriptions. Including details from a publicly traded company, a nonpro

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    #analysis#行业动态#数据/训练#编码
  16. The Decoder

    Sam Altman 据报向员工提出三种 AI 安全终局方案

    The Information 援引知情人士报道，OpenAI CEO Sam Altman 上周在内部提出三种 AI 安全路径：仿照国际原子能机构（IAEA）建立监管机构、被称为 Demis Plan 的实验室合并方案，以及被称为 Eliezer Plan 的单一开发者垄断算力方案。Altman 还抱怨针对 AI 发展的限速方案太少，同时 OpenAI 不能在对竞争中落后，并计划在一年内决定 IPO 路径。美国目前依赖对新模型的自愿预审，6 月曾以 Fable 模型存在越狱风险为由对 Anthropic 实施出口管制。

    hropic的关系，这番话被解读为对竞争对手的暗讽。 安全很重要，但不能以落后为代价 据报道，Altman在内部抱怨称，针对AI发展“限速”的可行提案太少。与此同时，OpenAI眼下承受不起在竞争中落后的代价。据报道，OpenAI和Anthropic都在推进首次公开募股，OpenAI计划在明年之内决定走哪条路。 内部压力也在积聚。来自OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta的模型违背自身安全设置，侵入了外部和内部系统，有时出现严重失准。此后OpenAI一直在努力制定新的防护措施，而在三名安全研究员被解雇后，一些员工对公司的安全策略提出了质疑。 在政策层面，美国政府迄今依赖对新模型的自愿预审。6月，美国以担心Anthropic的Fable模型可能存在越狱漏洞为由对其实施出口管制，Anthropic随后暂时关闭了访问。 与此同时，OpenAI、谷歌和Anthropic正在组建前沿AI标准局，但据报道，它们在一些关键问题上仍无法达成一致。Meta CEO Mark Zuckerberg和Nvidia CEO Jensen Huang对此表示反对，认为这类规则主要会让现有玩家免受竞争。

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    #ai-vertical#安全/对齐#OpenAI#行业动态

星期二

  1. Unite.AI

    清华团队提出 PPMem：用平面基元为 AI 视频世界模型建立持久记忆

    清华大学团队提出 PPMem，用平面基元替代此前 SPMem 的体积 3D 记忆，为视频世界模型保存已探索场景。每个平面基元仅由 7 个数字参数化（中心深度、两个矩形范围和一个旋转四元数），比逐像素表示紧凑数个数量级。相机返回旧地点时，存储的平面会被投影回视野以引导新帧生成，减少需保留和处理的空间信息，避免熟悉物体在重访时改变或消失。

    固的理解，却缺乏记住任何新事物的能力。 面包屑轨迹 我们三月探讨过的HyDRA方案，基于使用一个由压缩视觉令牌构成的“记忆库”，使AI生成的角色能够移出画面，并以初次出现时的样貌返回。 还有其他一些方法也采用这种“面包屑”思路；然而，生成并留下复杂的三维几何体虽然解决了问题，却要以文件大小、响应速度、延迟以及其他潜在瓶颈为代价。 这些“三维接地世界模型”包括NVIDIA主导的Gen3C，其HyDRA方案采用了解决这一特定问题最典型的方法——将它“看到”的内容转化为点云，而点云本质上是精简过的三维几何体： 点击播放。HyDRA方案使用持久的3D点云缓存来引导视频生成，在相机移动、先前见过的区域重新出现时保持场景一致性。来源 还有其他类似的方法，例如牛津大学2025年的VMEM，以及同一时期由斯坦福大学主导的SPMem合作项目： 点击播放。来自斯坦福大学主导的SPMem合作项目，它将静态场景的持久3D地图与用于表现运动的近期视频帧、以及用于呈现视觉细节的选定较早帧相结合，帮助模型在重访某地时记住该地点。来源 但所有三维几何体都是繁重的工作，对推理要求也很高。要在一个环境中四处走动并像CG艺

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    #hot-signal#论文/研究#视频#多模态
  2. heise online

    美国 DHS 禁止所有民事联邦机构使用 DeepSeek 产品

    美国国土安全部（DHS）禁止所有民事联邦机构使用 DeepSeek 的任何产品，已部署的实现必须从 IT 系统中移除。该禁令还涵盖使用 DeepSeek 实现开发的第三方产品和服务，例外需申请；报道指出，禁令未明确“使用 DeepSeek 开发”的界定范围，而 OpenRouter、Vercel AI Gateway 等自动路由服务可能在未限制供应商时无意调用 DeepSeek 模型。DHS 给出的理由是敏感数据可能被传至中国，以及模型可能含恶意软件或安全漏洞。

    titutionen. Ein Bann für verschiedene Einrichtungen wurde immer wieder diskutiert und teilweise auch schon umgesetzt. China hingegen hat erst vor wenigen Tagen einen Entwurf veröffentlicht, demzufolge der Export von bestimmten KI-Technologien untersagt werden soll. Unterdessen arbeitet DeepSeek daran, Chinas Abhängigkeit von Nvidias Chip-Ökosystem zu verringern – mit Programmierwerkzeugen für Huaweis KI-Beschleuniger der Ascend-Reihe, die das Unternehmen als Open Source veröffentlicht hat. (rie)

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    #hot-signal#政策/监管#DeepSeek
  3. Zyphra Research

    Zyphra Inference Wave 2：在 MI355X 上加速 MoE 与长上下文推理服务

    Zyphra 发布第二代推理优化 ZOE，在 AMD Instinct MI355X 上把 GLM-5.3 在 512K 上下文下的首 token 延迟（TTFT）从 178.8 秒降至 64.6 秒（2.8 倍），90% 前缀缓存命中时从 42.3 秒降至 11.8 秒（3.6 倍）。其 CSA top-K 选择 HIP kernel 让 DeepSeek-V4-Pro 在 1M 上下文下单用户解码吞吐从 43.5 提升到 61.1 tokens/s（1.40 倍）。GLM-5.3 的 AMD MXFP4 量化把模型从 756 GB 压到 410 GB，AIME25 等基准分数与 FP8 相差 3 分以内。

    都使用更低精度，同一内核的算术强度就会翻倍。受内存带宽限制的内核随后会沿带宽线向上移动（在相同 FLOPs 下移动的字节数减半）。受计算能力限制的内核则从更高的计算峰值中获益。[^7]：Tile 量化是将矩阵维度填充到 tile 大小整数倍所带来的额外工作。Wave 量化是指当 tile 数量不是 GPU 一次运行的 tile 数量的整数倍时产生的空闲时间（NVIDIA，矩阵乘法背景）。[^8]：在没有投机解码的情况下，解码阶段的 M 等于批次中的请求数。投机解码会把每个请求提出的 token 加入该步骤，而混合了预填充和解码的批次还会加入提示 token。[^9]：加速比是基线内核的中位时间除以我们内核的中位时间。每个内核在 20 次预热迭代后运行 200 次计时迭代，迭代之间使用 256 MB 缓冲区刷新 L2。[^10]：Kimi-K3 将每个 token 工作量恒定的线性注意力层（Kimi Delta Attention）与全注意力层（MLA）交错排列。在全注意力层中，长度为 L 的提示上的工作量按 L²/2 增长，因为每个 token 都要关注所有更早的 token。当提示中

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    #lab#产品更新#推理#部署/工程
  4. MarkTechPost

    Google 开源 TorchTPU，为 Cloud TPU 提供原生 PyTorch 后端

    Google 开源 TorchTPU，这是与 Meta 的 PyTorch 团队共同开发的 Cloud TPU 原生 PyTorch 后端，在 PyTorch Conference 2026 上宣布，现有代码通过 torch.device("tpu") 即可指向 TPU。Google 团队称 TorchTPU 取代 PyTorch/XLA，建议所有新工作负载使用；它基于 PrivateUse1 接口，提供 Strict、Debug、DeferAndFuse 三种 eager 模式，torch.compile(backend="tpu") 经 StableHLO 和 OpenXLA 编译。TorchTPU 在 PyPI 上为 v0.2.0，要求 Python 3.11+，Apache 2.0 许可，配套 vLLM-TorchTPU、SGLang-TorchTPU 和 TorchTitan 仓库；Google 自报 TorchTitan 在 Ironwood 上训练 Qwen 3 8B 达到 52% MFU，可扩展至 8,192 颗芯片。

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