英伟达：祝贺谷歌TPU成功，但GPU领先一代
英伟达：祝贺谷歌TPU成功，但GPU领先一代一听到谷歌要抢走10%的年收入，英伟达罕见地慌了。
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7903 点击 2025-11-26 14:12
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一听到谷歌要抢走10%的年收入，英伟达罕见地慌了。
TRAE国内版终于上线SOLO模式了，且全部功能完全免费！一口气带来了SOLO Coder、Plan模式、多任务并行等多个核心能力。
33岁，A股上市公司董事长！B站百大up主“稚晖君”，又更上了一层楼。
当大模型参数量冲向万亿级，GPT-4o、Llama4 等模型不断刷新性能上限时，AI 行业也正面临前所未有的瓶颈。Transformer 架构效率低、算力消耗惊人、与物理世界脱节等问题日益凸显，通用人工智能（AGI）的实现路径亟待突破。
AI训练背后，正在上演一场新的「华尔街迁徙」！前银行家纷纷化身AI导师，用自己的专业知识帮助OpenAI、xAI、Scale AI等AI公司训练模型，华尔街精英正在成为AI重塑华尔街的幕后推手。
当前，视频生成模型性能正在快速提升，尤其是基于Transformer架构的DiT模型，在视频生成领域的表现已经逐渐接近真实拍摄效果。然而，这些扩散模型也面临一个共同的瓶颈：推理时间长、算力成本高、生成速度难以提升。随着视频生成长度持续增加、分辨率不断提高，这个瓶颈正在成为影响视频创作体验的主要障碍之一。
Ilya重磅访谈放出！1个半小时，全程2万字，他爆出惊人观点：Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。
ChatGPT 横空出世之前，字节跳动曾在 2021年有过一次提前关注大语言模型的机会
AI绘图圈的朋友们肯定都知道这个产品。FLUX。这次，发布了4款基础模型和1个VAE模型，其中2款是不开源的。分别是Pro和Flex，这两个最强大的模型，是闭源的。而其中2款模型是开源的，一个dev，目前已经开源了。
针对这类复杂编程任务场景，字节 TRAE，推出了 SOLO 模式，想要解决上述这类复杂问题。SOLO 模式 7 月份在 TRAE 海外版上线了内测版本；11 月 12 日，SOLO 在 TRAE 海外版全面开放；11 月 25 日，SOLO 模式正式登陆 TRAE 国内版，而且完全免费使用。
最近，SuperMe 完成了 680 万美元的种子轮融资，由 Greylock 的 Mike Duboe 领投。这家公司正试图用 AI 重新定义职业网络的运作方式，让真正的专业知识变得可被发现、可被访问，而不需要专业人士成为全职内容创作者
奥特曼最新访谈好奇葩，称OpenAI首款AI硬件让人想要去咬一口或者舔一口？？？
你有没有过这种体验，想买个东西，先去小红书找了二三十篇笔记，B 站看了十几个测评，然后上什么值得买看了下优惠的渠道，最后，人已经麻到不想买了。
谷歌不再甘当「云房东」，启动激进的TPU@Premises计划，直接要把算力军火卖进Meta等巨头的自家后院，剑指英伟达10%的营收。旗舰TPU v7在算力与显存上彻底追平英伟达 B200，谷歌用「像素级」的参数对标证明：在尖端硬件上，黄仁勋不再寂寞。通过拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒，谷歌正在用「私有化部署+同级性能」的组合拳，凿开万亿芯片帝国的坚固城墙。
在线教育的核心是教育，AI教育的核心是AI。
任务规划+文件系统访问+子agent委托
马斯克开始用AI取代手底下员工了！
具身智能赛道又迎来新的融资消息。
全模态大模型（Omnimodal Large Models, OLMs）能够理解、生成、处理并关联真实世界多种数据类型，从而实现更丰富的理解以及与复杂世界的深度交互。人工智能向全模态大模型的演进，标志着其从「专才」走向「通才」，从「工具」走向「伙伴」的关键点。
究竟是谁在说，PC行业触到天花板了？
最近不论是在学术圈还是产业实践中，对于RLVR和传统SFT之间的区别与联系，以及RL本身基于奖励建模反馈机制并结合不同的策略优化算法过程中对模型显性知识的学习和隐参数空间的变化的讨论热度一直很高。
如果告诉你，仅仅改变提示词（Prompt）的结构，就能让大模型在复杂推理任务上的表现暴涨 60%，你相信吗？
大家好，很高兴在字节技术奖学金，这样一个场合见到大家。我自己是一个技术爱好者，2014年我加入字节跳动。从最初负责搭建新的推荐系统开始，到现在已经有快12年了。这些年来，也一路参与了字节很多的技术探索。
您猜怎么着？Nano banana的新玩法就像路易十六，根本看不到头。今天一睁眼，就发现Pro版本带着咱掉进无限套娃的世界里了，be like：
2025 年，AIGC 热度再冲新高：从社交头像、电商海报到影视分镜，AI 生成内容已全面渗透日常创作。在这股浪潮中，Nano Banana、Qwen Edit 等通用图像编辑大模型功能强大，涵盖了广泛的图像编辑场景。特别是最新爆火的 Nano Banana Pro 能将文字指令转化为高精度图像，精准呈现复杂场景。但是上述图像编辑大模型在一些细分领域的表现仍有不足，并且用于简单任务性价比不高。
科研人不容易。3年投稿6次全被拒，每次等反馈要半年？？机器学习大佬吴恩达听说这位学生的“水逆”遭遇后，亲手搓了个免费的AI论文评审智能体出来。通过在ICLR 2025审稿数据上训练系统，并在测试集中对比发现，该AI审稿系统与人类审稿的相关系数达0.42，和人与人审稿间的0.41相近甚至还高一点。
这两年，写代码这件事变了。GitHub Copilot、Cursor、Devin 一路登场，工程师开始习惯“打一段话，几千行代码自己长出来”。写得出东西，变得前所未有地容易。但很快大家发现，真正拖住上线节奏的，不再是「能不能写出来」，而是「敢不敢放上生产环境」——代码量指数级增长，验证、回归、极端场景覆盖反而被彻底压缩，测试成了 AI 时代新的“硬瓶颈”。
卡内基梅隆揭秘美国AI产业链：谁能扼住AI的喉咙？OpenAI和迪士尼如何捆绑，AMD、软银和英伟达究竟在下哪盘棋？卡内基梅隆大学刚刚抛出一颗「产业核弹」：首个系统刻画数据、算力、模型、资本乃至人才流向的AI供应链数据集。
一时的技术成果或者用户增长，很难成为 AI 公司的竞争优势。
1米3的机器人小土豆，三步上篮也可以如此丝滑。
