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科大讯飞推出基于全国产算力训练的语音识别大模型Spark-ASR-2.0，依托语音基座大模型Spark-Audio-1.0-Preview，在方言免切换识别、嘈杂环境、上下文纠错和口语规范化等方面均有提升，整体推理成本较Spark-ASR-1.0仅增10%，已上线讯飞输入法并通过讯飞开放平台提供API服务。
YC 2026 夏季批次的 236 家公司中，91% 与 AI 相关，创业重心从应用层向算力、芯片、训练环境和物理世界显著下沉，Agent 已淡出主叙事，取而代之的是算力建设、推理成本优化、AI 原生服务公司和实体硬件的爆发式增长。
由华东师大智金院团队孵化的金融原生 Agentic Foundation Model 家族 Mint-Agent 正式发布。在 FinanceAgentBench v2 上，27B 的 Mint-Ag 达到 60.49%，超过 GPT-5.6-Sol 与 Claude Opus 4.8；单题推理成本分别仅为两者的约 22% 和 10%。
Base44 是一家 vibe-coding 平台，一年前被 Wix 以 8000 万美元收购。当时，这家公司成立还不到六个月，团队只有 8 个人。如今，Base44 开始推出自己的 AI 模型，帮助用户通过自然语言创建应用。
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。
杭州速度，这个词组的含金量还在上升。
最近，苹果又整了个活儿，很工程、也挺关键： 把又贵又强的 Transformer，改造成又便宜又差不多强的 Mamba。而且，性能基本没怎么掉。
视频生成进入大规模时代，但计算成本也炸了。
随着大模型步入规模化应用深水区，日益高昂的推理成本与延迟已成为掣肘产业落地的核心瓶颈。在 “降本增效” 的行业共识下，从量化、剪枝到模型蒸馏，各类压缩技术竞相涌现，但往往难以兼顾性能损耗与通用性。
「每隔 10 到 15 年，计算行业就会革新一次，每次都会催生出新形态的平台。现在，有两个转变在同时进行：应用将会构建于 AI 之上，你构建软件的方式也将改变。」