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今日，深圳AI初创公司DeepWisdom正式完成A轮及A+轮融资，累计金额达3100万美元（约合人民币2.1亿元）。据公开信息，DeepWisdom的累计融资规模位居国内同领域第一。
DeepWisdom 旗下产品 MetaGPT(现更名为Atoms)今年2月上线后，以0成本推广首月狂揽百万美元 ARR，全球注册用户迅速超过五十万，连续四周霸榜 Product Hunt 全球榜首。
当大模型竞争转向后训练，继续为闲置显卡烧钱无异于「慢性自杀」。如今，按Token计费的Serverless模式，彻底终结了算力租赁的暴利时代，让算法工程师真正拥有了定义物理世界的权利。
当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，
在大语言模型（LLM）落地应用中，推理速度始终是制约效率的核心瓶颈。传统自回归（AR）解码虽能保证生成质量，却需逐 token 串行计算，速度极为缓慢；扩散型 LLM（dLLMs）虽支持并行解码，却面
大家好，我是鲁工。 长期以来，Gemini CLI在与Claude Code等AI编程工具竞争时都面临劣势。 随着上个月Gemini 3 Pro发布，谷歌同时也推出了全新的AI编程IDE Antigr
这个年末，存储行业过得不是很太平：AI巨头们不计成本地囤货，让存储行业迎来了一轮史诗级涨价。作为涨价潮的起点，内存（DRAM）与固态硬盘（SSD，核心为NAND闪存）的价格涨幅堪称惊人。相较于一年多前的市场低谷，如今大家要购买同款内存产品，价格已飙升至此前的三四倍。
DeepWisdom研究团队提出：视频生成模型不仅能画画，更能推理。 为了验证这一观点，团队推出了VR-Bench——这是首个通过迷宫任务评估视频模型空间推理（spatial reasoning）能力的基准测试
美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）徐升教授对 DeepTech 表示：“很荣幸我们的工作成为 Nature Sensors 期刊的首篇论文，我们第一次通过 AI 的方法实现了在动态下抗运动伪影的人机交互，应用场景包括可穿戴和移动设备的手势控制、机器人遥操作、AR/VR 动作追踪、游戏、康复与辅助设备、工业与军事训练、健康与运动监测、
现有的LLM智能体训练框架都是针对单智能体的，多智能体的“群体强化”仍是一个亟须解决的问题。为了解决这一领域的研究痛点，来自UCSD和英特尔的研究人员，提出了新的提出通用化多智能体强化学习框架——PettingLLMs。支持任意组合的多个LLM一起训练。