昨日，由中科曙光提供的3套scaleX万卡超集群系统，在国家超算互联网核心节点同时上线试运行。这是国内第一次在国家级算力枢纽节点上，同步部署并实际投入运营3套万卡级AI超集群，一举成为全国首个实现超3万卡部署、且已进入实际运营阶段的最大国产AI算力池。
今天推荐一个 Implicit Chain-of-Thought（隐式推理） 的最新进展 —— SIM-CoT（Supervised Implicit Chain-of-Thought）。它直击隐式 CoT 一直「扶不起来」的核心痛点：隐式 token 一旦 scale 上去，训练就容易塌缩到同质化的 latent 状态，推理语义直接丢失。
专注于挑战思科系统和博通公司的网络初创企业Upscale AI 完成 2 亿美元融资轮，使公司估值突破 10 亿美元大关。 Upscale 周三宣布本轮融资由老虎环球管理、普雷姆吉投资和 Xora 创新领投，其他投资者包括 Maverick Silicon、StepStone 集团、梅菲尔德、Prosperity7 风投、英特尔资本和高通风投。
文本领域的大模型满分选手，换成语音就集体挂科？大模型引以为傲的多轮对话逻辑，在真实人声面前竟然如此脆弱。Scale AI正式发布首个原生音频多轮对话基准Audio MultiChallenge，直接撕开了大模型靠合成语音评测维持的优等生假象。实验显示，强如Gemini 3 Pro在真实场景下的通过率也仅过半数，而GPT-4o Audio的表现更是令人大跌眼镜。
近日，来自 Meta、香港科技大学、索邦大学、纽约大学的一个联合团队基于 JEPA 打造了一个视觉-语言模型：VL-JEPA。据作者 Pascale Fung 介绍，VL-JEPA 是第一个基于联合嵌入预测架构，能够实时执行通用领域视觉-语言任务的非生成模型。
提起马卡龙，你会想到什么？是橱窗里的精致甜点，一种“少女心”的味觉象征？还是代表了温柔优雅的时尚配色？当一个AI产品也被命名为“马卡龙”，这份联想便悄然发生了偏移：从舌尖的甜，转向科技的未知，却又奇妙地保留了那一份色彩与气质。
自动驾驶数据荒怎么破？
AI训练背后，正在上演一场新的「华尔街迁徙」！前银行家纷纷化身AI导师，用自己的专业知识帮助OpenAI、xAI、Scale AI等AI公司训练模型，华尔街精英正在成为AI重塑华尔街的幕后推手。
最新PRBench基准可以测试AI在金融和法律领域的表现。结果显示，即使是顶尖大模型在处理复杂任务时也表现不佳，尤其在涉及重大经济后果的任务中。PRBench通过模拟真实场景和多轮对话，揭示了AI在专业领域的不足，强调开发更可靠AI系统的重要性。
在基础模型领域，模型规模与性能之间的缩放定律（Scaling Law）已被广泛验证，但模型增大也伴随着训练成本、存储需求和能耗的急剧上升。如何在控制参数量的前提下高效扩展模型，成为当前研究的关键挑战。
