2026开年王炸！Gemini 3.0 Pro仅用1小时，暴力破解533年未解的《纽伦堡编年史》天书。从0.02美元的算力成本到精准复原16世纪学霸的历法对账单，AI正以全知视角降维打击传统考古！
十年前，三星工程师 June Paik 因跟腱断裂卧床，却意外在床上洞察到了 AI 浪潮。十年后，他创立的 FuriosaAI 拒绝了 Meta 的收购，带着名为「叛逆者（RNGD）」的芯片，誓要在英伟达主宰的算力帝国中撕开一道缺口。
让静态3D模型「动起来」一直是图形学界的难题：物理模拟太慢，生成模型又不讲「物理基本法」。近日，北京大学团队提出DragMesh，通过「语义-几何解耦」范式与双四元数VAE，成功将核心生成模块的算力消耗降低至SOTA模型的1/10，同时将运动轴预测误差降低了10倍。
为什么AI算力霸主永远是英伟达？不算不知道，一算吓一跳：在英伟达平台每花一美元，获得的性能是AMD的15倍。
2026年，Scaling Law是否还能继续玩下去？对于这个问题，一篇来自DeepMind华人研究员的万字长文在社交网络火了：Scaling Law没死！算力依然就是正义，AGI才刚刚上路。
AI算力焦虑可能搞错方向了？黄仁勋直指能效才是上限。
近日，刚刚 IPO 的国产 GPU 公司沐曦股份，完成了自上市后的首个重大技术发布。
数学大神陶哲轩近期发现，AI声称破解的Erdos难题，实则是多年前已被人类解决但被遗忘的「旧闻」。这揭示了AI当前的核心能力并非从0创新，而是利用超强算力扫描人类文献的「长尾黑洞」，摘取那些被我们忽视的「低垂果实」。
。过去的行业共识是：端侧只能跑小模型，性能与体验必须妥协；真正的能力仍得依赖云端最强模型。万格智元要打破的，正是这条旧认知。公司正在打造的cPilot端侧算力引擎，选择了一条更难、却更接近未来的路径：通过自研的非GPU推理引擎，让300亿、500亿等超大模型在性能有限制的消费硬件上高效推理
马斯克提前宣告了AI算力竞赛的终局：xAI将在五年内拥有超过所有对手总和的AI算力！通过押注Colossus超算中心与巨额融资，马斯克试图以极致的算力扩张和烧钱换取在AI竞赛中的领先地位。
