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GPT-5.6领衔!6月多款模型待发 05.26AI日报 #AI #GPT #Gemini #Qwen #人工智能 💡 今日趋势:今日全球大模型生态呈现爆发前夜与底层突围:6月多款重磅大模型蓄势待发,OpenAI、谷歌、xAI将迎正面硬刚;阿里Qwen3.7-Max编程能力Code Arena跃居厂商全球第二;面壁智能开源完全由AI自己编写的预训练框架ForgeTrain,在昇腾训练上提速10%并发布MiniCPM5-1B。 🤖 AI动态 1. 2026年6月多款重磅大模型蓄势待发 2. Google DeepMind发布AlphaProof Nexus攻克多项数学难题 3. 面壁智能开源完全由AI编写的大模型预训练框架ForgeTrain 4. 阿里Qwen3.7-Max编程能力Code Arena放榜位列全球第二 5. 阿里云百炼默认开启Qwen3.7-Max自动隐式缓存降本八成 6. 阿里发布多智能体框架AgentScope 2.0版 7. 天工AI发布SkyClaw-v1.0智能体模型 8. Anthropic开启被封账号申诉并疑似支持中国手机注册 9. YC总裁开源Claude Code定制配置库gstack 🔌 AI基础设施 1. 华为中科大突破昇腾A3编译优化:大模型MoE计算提速58% 2. AI芯片制造支出翻倍:HBM内存组件成本占比升至六成以上 🧪 芯片半导体 1. 深圳十五五规划纲要:大力发展开源鸿蒙与RISC-V芯片模组 🦾 机器人具身智能 1. 海尔发布全球最轻外骨骼机器人W3:机身重量仅1.75kg 🌐 科技公司 1. 宇树科技科创板IPO将于6月1日上会审理 2. 彭志辉接任上纬新材董事长:公司新增智能硬件与软件研发 3. 支付宝AI支付完成3亿笔交易:首发AI钱包与Token Pay 📌 模型排行榜 1. Artificial Analysis AI 模型能力排行榜
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Karpathy入职Anthropic后首次公开亮相 1. Vibe Coding(氛围编码/ vibe 编码)已死 • Karpathy 去年自己提出的“Vibe Coding”概念(靠感觉、prompt 驱动 AI 写代码,完全沉浸在“氛围”中,不用太在意底层代码细节)现在被他自己宣告过时。 • 早期用 LLM 写代码很神奇,能快速出 demo,但实际生产环境中问题很多:代码冗余、抽象脆弱、可维护性差、难以长期可靠运行。 2. 转向 Software 3.0 + Agentic Engineering(代理式工程) • Software 3.0:软件开发范式彻底改变。从传统“写代码”(Software 1.0/2.0)转向用 LLM 作为可编程的“幽灵”(ghosts)来构建系统,而不是把 LLM 当成“动物”或随机宠物。 • LLM 不是可靠的“程序员”,而是统计性的、 jagged(参差不齐)的实体,需要人类用新的判断力和品味来引导。 • Agentic Engineering 是更严肃的下一阶段:强调验证(verification)、评估框架(eval harness)、控制回路和系统工程方法,而不是纯靠 vibe。 • 目标是保留专业软件原有的质量标准,同时利用 AI 的速度。 3. 关键观点与隐喻 • LLM 像“幽灵”:你可以召唤它们,但它们不是确定性的,需要精心设计环境和约束。 • 开发者未来竞争力在于系统设计、验证能力,而非单纯 prompt 技巧。 • 演示 vs 生产:demo 很容易“works on my machine”,但产品需要“works all the time”,这就需要工程化方法。 • Karpathy 强调:虽然 AI 能承担更多任务,但人类在理解、判断和最终责任上的技能反而更重要。 总结一句话: Karpathy 亲手埋葬了自己发明的“Vibe Coding”,呼吁大家从“随缘 prompt”转向更结构化、工程化的 Agentic Software 3.0 时代 —— LLM 是强大工具,但必须用严谨的系统思维来驾驭。 #全球ai竞争 #Karpathy #Software3.0
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最近投资圈被一份报告刷屏了——摩根士丹利拆解了英伟达下一代AI服务器VR200,结论让整个电子产业链的价格体系都开始晃。 ✨ 先搞懂VR200是什么 它全名叫Vera Rubin NVL72,是英伟达2026年GTC发布的下一代AI训练机柜,用来替代现在的GB300。一台机柜塞了72颗3纳米Rubin GPU、36颗Vera CPU,单柜算力3.6 exaFLOPS,是上一代的2.5倍。每颗GPU配288GB HBM4显存,整柜显存超20TB。最夸张的是价格——ODM报价780万美元一台,比GB300的400万直接翻倍。 📊 成本结构才是震撼点 不是整机价格翻倍,是内部成本结构变了。GB300时代GPU占成本65%,到VR200首次跌破60%,降到51%。不是GPU不重要,它的绝对价值还涨了57%,是其他零部件涨得更快。 💡 谁的增速最猛? ▫️内存:涨435%,从37万飙到200万,占比从9%到26%。增量来自HBM4显存(40-50万)、LPDDR5X内存(44-54万,容量是上代三倍)、全新3D NAND存储(100万,上代几乎为零)。VR200是“内存优先”设计,用海量存储喂算力,让GPU不等数据。 ▫️PCB:涨233%,从3.5万到11.7万。计算板从22层升级到26层HDI,交换机托盘从24层到32层,还新增44层中板。材料也升级了,覆铜板到M8级、铜箔到HVLP4,甚至用了石英。AI算力越强,需要的“血管”越粗越贵。 ▫️MLCC:涨182%。VR200每颗GPU周围布了超3000颗MLCC,整柜近4万颗。因为GPU功耗1500瓦,AI训练负载会毫秒级从0跳到100%,电源瞬态压降剧烈
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Qiuming2天前
MIT黑客松冠军项目被误解为“AI夺舍”,团队回应真相 MIT黑客松冠军项目被误解为“AI夺舍”,团队回应真相 标题: AI真的能控制人?MIT学生项目被过度解读,当事人澄清:它只是帮你“选答案” 内容: 2026年3月,MIT媒体实验室的一场黑客松上,六名学生用48小时造出一套名为 Human Operator 的系统。用户只需语音指令,系统就能通过电流刺激手部肌肉,让佩戴者的手指自动按下琴键。该项目最终获得冠军。 然而两个月后,社交媒体上的传播完全失控:有人借此发行加密货币,有人用AI生成夸张二创图片,甚至有自媒体称其为 “AI夺舍人类身体”。 团队成员、刚从Wellesley College毕业的吴雨潼(Yutong Wu) 在接受采访时澄清: 系统目前只能控制手腕和手指,完成弹琴、比OK、挥手等简单动作。 原理是AI识别场景 → 生成指令 → 电刺激肌肉 → 手指动作,延迟在5秒内。 如果身体主动反抗电信号,会产生疼痛,无法在强烈抗拒下完成操控。 她强调,项目本质是“帮你在可触及范围内做选择”,并非AI“夺舍”。团队目前没有产品化计划,距离真正消费级设备还有很大差距,例如电极片需频繁更换、每换一个人都要重新调校。 尽管如此,项目的走红让团队意识到 “科技叙事的重要性”。雨潼表示,她最希望的是这项技术未来能帮助中风或残障人士康复。 “哪怕只是一个研究,能帮到一个人,就是最大的成功。” 项目地址:https://humanoperator.org/ 团队联系方式:contact@humanoperator.org 吴雨潼联系方式:https://space.bilibili.com/22195772/upload/video;https://xhslink.com/m/ABF6xsf8ojV https://github.com/danielkaijzer/Human-Operator https://www.youtube.com/watch?v=fCLxENGs7CY https://www.founded.com/human-operator-ai-that-can-control-your-body/
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