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随着全球遥感卫星持续运行，地球观测数据正在快速增长。多源、多时相、多光谱遥感影像为国土监测、生态评估、灾害预警、气候变化研究等任务提供了重要数据基础，但也带来了显著的存储、传输和计算压力。
DeepSeek V4发布，比模型本身更受关注的，是一个根本性的转变： 国产算力生态正在从过去“芯片被动适配模型”的单向奔赴，迈向“芯模协同”的新阶段。
同一个市场，同一个月成立的公司。
7×24，AI也吃不消。
当对话型 AI 服务于数十亿用户时，我们能否看见用户没说出口的那一层？JHU、MIT 和 Google Research 给出了新的解法。
有一个我们很少说出口的预设：AI 带来的恐慌是从下往上递减的。越底层越慌，越顶层越从容。应届生最危险，大厂高管有把握，基础模型公司的人？他们是在写未来，不是在应对它。
初创公司Axiom Math宣布，他们从2026年2月开始提交的8篇论文，到5月28日有5篇已经通过同行评审，登上学术期刊。创始人洪乐潼，2001年出生于广州，本科MIT三年拿下数学与物理双学位，还拿过北美数学本科生的最高荣誉罗德奖学金和摩根奖。
今天，又有新的问题出现了，这一次是谷歌搜索。有用户发现，近日升级了 AI 能力的谷歌搜索在面对「google 里面有几个 P」这样的简单问题时竟然失败了！这件事引发广泛关注和测试热潮。我们也简单试了下，就算用汉语提问，谷歌搜索同样错误，而且还自行加戏，导致错上加错 —— 说 Pixel 里面有两个 P
从数学、代码、复杂推理，到多轮工具调用，大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后，RL 不再只是一个算法问题，同时更加是一个系统问题。
相信大家都有过这样的体验：同一个系列的模型，使用文本交互的时候，模型就像开启了 “最强大脑”，数学代码等各种复杂推理任务样样精通，可是一旦将其改造成语音对话模型之后，性能就猛烈下降，严重 “降智”，经常会犯很多基本的逻辑错误。