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2026 年 5 月 31 日，英伟达（Nvidia）宣布一颗拥有 88 个定制核心的 CPU 已经进入全面量产。它叫 Vera，采用 Arm 指令集和英伟达自研的 Olympus 核心，既会进入 Vera Rubin 超级计算平台，也会被单独装进 CPU 服务器。戴尔、惠普、联想、超微以及多家服务器厂商，已经开始制造搭载 Vera 的系统。
「套壳」是 Cherry Studio 最大的标签。但这个「壳」，在过去一年成了 GitHub 上增长最快的 AI 桌面应用之一。Cherry Studio 最初的目标很明确，就是帮用户在不同大模型之间自由切换，做一个更好用的聊天客户端。
从物理视频生成到运动迁移，再到可控世界建模。
人工智能可以在很短的时间内生成成千上万种候选材料，但真正进入实验室后，其中许多可能根本无法合成。
端到端策略模型在物理世界频频失灵，研究者转向 “大模型智能体 + 工具调用” 自救，试图在动态物理世界中持续学习。然而，这条在线学习路径在物理世界仍未真正走通。
过去一年，Coding Agent 正在迅速改变开发者写代码的方式。
Gemini 领跑，GPT表现平平，国立清华、英伟达提出双奖励孪生网络，告别算力焦虑。
给AI一句“生成一款坦克大战游戏”，代码很快跑了起来。
忘了之前跟哪个朋友聊天，他说字节跳动做产品的速度，可能要超过市面上 80% 的创业公司。
面对大模型规模与硬件内存之间高达20倍的算力鸿沟，不重训的“1比特量化”如何把千亿参数的硅基大脑塞进微型设备？