AI时代的基建狂潮来了！Anthropic联合创始人Tom ...

Sebastien们将这种方法称为「AGI物理学」，因为他试图从不同的尺度（参数、神经元、神经元组、层、数据课程等）揭示AI系统各部分如何协同工作，从而产生这些模型惊人且出人意料的行为。

GPT-6在路上了！奥特曼旧金山采访，坦言GPT-5发布「搞砸了」，下一代模型主打个性化记忆功能，不仅记住一个人偏好习惯，还能定制专属聊天语气。令人咋舌的是，OpenAI新一轮融资完成后，估值飙升5000亿美金。

对，我们不专门去训练模型刷榜。我觉得那样会带来很糟糕的激励机制。你甚至可以把这种“刷榜团队”放到市场部下面，但我们选择完全忽略这些外部基准测试。这也是为什么会出现“训练/测试不匹配”。

要让视频生成模型真正成为模拟真实物理世界的「世界模型」，必须具备长时间生成并保留场景记忆的能力。然而，交互式长视频生成一直面临一个致命短板：缺乏稳定的场景记忆。镜头稍作移动再转回，眼前景物就可能「换了个世界」。

Meta在半年内第四次重组AI部门，将超级智能实验室拆分为四个团队，全面押注「超级智能」。新成立的TBD Lab由Alexandr Wang领衔，或放弃Llama 4并转向闭源模型，Meta开源旗帜动摇。Meta内部人心浮动，几家欢喜几家愁。

根据国际能源署发布的2025《能源与人工智能》报告，预计在未来几年，中美两国将是数据中心电力需求最大的国家，而且两国将是数据中心电力消耗增长最重要的地区，合计占到2030年全球增长的近80%。

但对于普通用户，尤其是免费用户来说，这将是一种巨大的飞跃。大多数免费用户从未体验过推理模型的威力。他们大多用的是GPT-4.0，而且主要是进行类似搜索的简短、回合式对话，这种方式并不能体现模型的全部能力。

Kubernetes管理供应商Spectro Cloud的调查显示，约88%的受访者表示其总拥有成本在过去一年中有所增长，而92%的受访者表示正在投资基于AI的成本优化工具。 Spectro Cloud现场首席技术官杰里米·奥基 (Jeremy Oakey)表示，尽管成本上升不仅体现在硬件、云服务和支持合同上，但这些成本的增加往往伴随着Kubernetes使用量的增加。

由此推测，GPT-5的74.9%，若也将那23道题视作全错，其实际全500题通过率约为71.4%（74.9%×477/500，注意这是极度简化的计算）明显低于Claude Opus 4.1基于500道题取得的74.5% ...

AI 的推理能力并非凭空而来，而是科学家们遵循第一性原理，通过一系列精巧的解码策略、训练范式和提示技巧，一步步「唤醒」和「塑造」的结果。正如物理学家费曼所说：「真相，总是比你想象的更简单。」 未来的突破，将在于如何解决那些没有唯一标准答案的开放性问题，以及如何将这些强大的推理能力，真正应用到解决现实世界的具体问题中去。

今年6月，消息就爆出英伟达计划开发名为“B30”的降规版AI芯片。它将首度支持多GPU扩展，允许用户通过连接多组芯片来打造更高性能的计算集群。 这些分析师预计，在AI算力需求激增的背景下，随着Blackwell架构提速，英伟达的营收与每股收益有望超出预期。现在的市场共识预期是英伟达第二季度营收为458亿美元，每股收益为1美元。