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自学习 AI 的融资神话，正在告诉我们一件事——这场 AI 军备竞赛，连研究员本身都要被「卷」进去了。 作者｜桦林舞王 编辑｜靖宇 1956 年，一批科学家聚在达特茅斯，第一次正式讨论「机器能否思考」
近日，由普林斯顿大学 Tri Dao（FlashAttention 的一作）和加州大学伯克利分校 Ion Stoica 领导的一个联合研究团队也做出了一个超快的索尼克：SonicMoE。据介绍，SonicMoE 能在英伟达 Blackwell GPU 上以峰值吞吐量运行！并且运算性能超过了 DeepSeek 之前开源并引发巨大轰动的 DeepGEMM。
近日，美国五角大楼宣布与七家公司达成协议，包括 OpenAI、谷歌、微软、亚马逊、英伟达、SpaceX 和一家名为 Reflection AI 的初创公司，允许将这些公司的 AI 系统用于机密级别的军
8人团队干10个月，AI只需一夜！英伟达祭出「造芯」神技：芯片设计效率狂飙百倍，非人类直觉的设计方案惊呆工程师。硅基生命开始自进化，人类正退居二线？进来看黄仁勋的秘密武器。
美西时间4月28日，具身智能行业有史以来，第一场全球性峰会在硅谷落幕！这场大会星光熠熠—— 2015年图灵奖得主、公钥密码学奠基人Martin Hellman做开场主旨演讲，主题是「安全、智能与物理世界的交汇」。
英伟达于昨日正式推出全新多模态推理模型Nemotron 3 Nano Omni，将文本、视觉、语音三大模态能力深度融合至单一模型体系，目前可免费使用。
就在这一背景下，银河通用联合清华北大英伟达等众多机构联合发布了跨本体「隐式世界-动作基础模型」LDA-1B，将目光投向了具身智能 Scaling Law 的这个终极命题：如何让模型有效利用互联网规模的异构数据。
近日，全球具身世界模型权威基准评测 WorldArena 正式更新最新榜单。Manifold AI 流形空间研发的世界模型 WorldScape 0.2，凭借其在物理规律遵循与多源交互理解上的突破取得 WorldArena 榜单全球第一，充分展现了国产世界模型在复杂动态场景生成与具身控制中的高精度、强泛化与物理可信度。与其同场竞技的包括英伟达、谷歌等国外巨头和星动纪元、极佳视界等国内具身智能公司。
MoE模型的稀疏激活本是优势，却常陷通信瓶颈。NVIDIA以软件为利剑，通过程序化依赖启动和全对全通信革新，在三个月内将GB200的单GPU吞吐提升2.8倍，真正释放Blackwell硬件潜力。
Cognichip正在构建一个深度学习模型，以便在工程师设计新计算机芯片的过程中为其提供协助。它试图解决的问题是该行业数十年来一直面临的一个难题：芯片设计极其复杂、成本高昂且速度缓慢。先进的芯片从概念设计到大规模生产需要三到五年的时间；仅设计阶段就可能长达两年。想想看，英伟达最新的 GPU 系列Blackwell就包含1040 亿个晶体管——要排列这么多晶体管可不是一件容易的事。