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张一鸣亲自盯字节世界模型:Seedance底座实时生成可交互世界

彭博援引知情人士称,字节跳动正在开发一款实时空间视频模型,最快 10 月发布,由创始人张一鸣亲自督导。模型建立在 Seedance 之上,目标是边生成边响应用户的声音和动作,实时形成可交互的虚拟世界。

这套模型计划与 Pico 头显结合。知情人士称,它可在云端以约 20 帧/秒生成内容,延迟约 0.05 秒。把主要计算放到云端,可以降低头显本身的算力要求。除了 VR,字节还准备把它用于直播、短剧和游戏。

这并不是字节突然转向世界模型。36 氪今年 6 月就披露,世界模型是字节 2026 年 AI 四大重点之一,目标年底前至少发布一版,对标 Google Genie 3。Genie 3 已能以 20–24 帧/秒生成 720p 可交互世界,并连续运行数分钟。

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Astra太烧额度,OpenAI给所有付费用户再重置一轮

OpenAI 已经给所有付费订阅统一重置一次使用额度。核心产品负责人 Tibo Sottiaux 称,目的是让已经把额度用光的用户继续跑 GPT-6 Astra。

Astra 上线后,社区一直在抱怨额度消耗太快。有 Plus 用户称,Astra 跑半小时左右就能耗掉整周额度;也有人报告单个任务就撞上 5 小时限制。Tibo 前一天刚把重度场景的订阅额度消耗最多压低到原来的约 1/3 至 1/4,现在又直接补了一次全局重置。

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DeepSeek再招约150名后端,重点补Agent基础设施

DeepSeek 新开放约 150 个社招名额,集中在服务端开发工程师和 Agent 弹性计算研发工程师两个岗位。这批人主要负责大模型研究平台、Agent 框架、研发基建、API、线上服务、数据工程,以及 Agent 的底层运行环境。

DeepSeek Harness 团队负责人崔添翼解释,数据、机器和容器、训练任务、评测任务、Agent 环境、用户和请求量都在快速增加。原有后端系统逐渐无法满足未来规模,需要大量工程师继续升级、维护和重写。

其中一个重点是 DSec,也就是 DeepSeek 给 Agent 搭的弹性计算平台。Agent 执行代码、调用工具时,可以在这里批量获得相互隔离的运行环境。DeepSeek-V4 技术报告显示,单个 DSec 集群已经能同时运行数十万个沙箱。新岗位还要继续优化操作系统、虚拟机、网络、存储和调度等底层系统。

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Anthropic放弃以60亿美元收购AI初创公司Decart

据彭博社报道,知情人士透露,Anthropic 已决定不再推进对人工智能初创公司 Decart AI 的收购。Anthropic 此前曾研究相关交易并对 Decart 进行尽职调查,但最终选择退出,双方未来仍可能探索其他合作机会。

Anthropic 和 Decart 的代表均拒绝置评。彭博社此前报道称,Claude 开发商 Anthropic 曾商谈以约 60 亿美元收购 Decart,但交易尚未最终敲定。

Decart 主要开发提升芯片运行效率的软件,以降低人工智能模型的训练及运行成本。Anthropic 较少进行大型收购,目前正持续投入算力以开发新产品、服务客户,并为备受关注的上市计划做准备。

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GPT-6 Astra自己打通《传送门》,折算成本571美元

独立开发者 cozyblaze 把 GPT-6 Astra 接进了 Valve 的 3D 解谜游戏《传送门》。开局他只给了一条指令:自己一路玩到片尾字幕,而且不许联网查攻略。Astra 最终成功通关,全程约 23 小时 43 分钟,累计消耗约 4.35 亿 token,按 API 价格折算约 571 美元。

Astra 玩游戏的方式和人不太一样。它思考时游戏会暂停,然后查看当前画面、角色位置和视角,决定下一步怎么走、往哪看、在哪里开传送门,再让游戏继续运行。途中 OpenAI 的服务出现过容量问题,作者手动恢复了任务,后来还切到速度更快的 Fast 模式。但公开日志显示,从开局到片尾字幕出现,作者没有再给它任何游戏提示。

不过这不是一个严格的 benchmark。《传送门》已经发布近 20 年,网上有大量攻略和视频,即使实验禁止 Astra 主动联网查攻略,也无法排除相关游戏知识已经进入训练数据。真正有意思的是,AI 已经能把一个持续近一天、需要不断观察和操作 3D 环境的任务一直做完。

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H100租金一个月涨22%,黄仁勋:GPU是会赚钱的资产

英伟达 CEO 黄仁勋转发算力市场 Ornn 的数据。Ornn 称,H100 已经是一款推出多年的训练 GPU,但过去一个月租金反而上涨 22%,最新达到每块每小时 3.28 美元。黄仁勋借此强调,英伟达算力可以持续出租赚钱,是一种能产生收入的资产。

Ornn 的 H100 指数根据实际租赁成交价格计算。其 9 月 7 日的日结算价为每小时 3.17 美元,Ornn 随后展示的最新价格进一步升至 3.28 美元。

这组数据正好支撑了黄仁勋最近反复强调的「算力耐用」逻辑。英伟达在最新财报会上也称,GPU 可以在不同客户和工作负载之间重新部署。

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顶着美国警告,马来西亚考虑用华为910C建主权AI

马来西亚正认真考虑用华为 Ascend 910C,建设价值 20 亿林吉特(约 4.94 亿美元)的主权 AI 基础设施。这个项目要把政府、军事和情报等敏感数据留在国内。国有背景的马来西亚电讯已被选为主要运营方,但最终芯片方案还没有确定。

这次考虑的是 910C,不是更新的 Ascend 950,后者目前产量仍有限。美国去年已经警告,使用包括 910C 在内的部分华为 Ascend 芯片,可能触犯美国出口管制。马来西亚政府还在考虑重新招标,让英伟达等美国厂商直接竞争。

这已经是马来西亚第二次碰华为 AI 芯片。去年 5 月,副通信部长曾宣布要部署 3000 颗 Ascend,但一天后就撤回说法,政府随后澄清项目属于私人行为,与国家计划无关。如今华为重新进入的,却是政府正式投入 20 亿林吉特建设的主权 AI 项目。

如果最终采用华为,这将是首个已知由外国政府正式选择中国 AI 加速器的案例。华为也正在争取埃及政府的 AI 数据中心项目,中国 AI 芯片开始真正进入海外国家级基础设施竞争。

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FT:华为开始统筹国产光刻机,宇量昇DUV年底目标12台

华为正在更深地介入国产光刻机供应链。英国《金融时报》称,华为不仅投资相关设备和零部件公司,还在协调供应商、晶圆厂和整机厂商,推动国产 DUV(深紫外光刻机)进入实际产线。Bernstein 分析师直接把华为形容为中国 DUV 项目的「项目管理者」。

其中进展最快的是上海宇量昇。公司参与开发了国产先进 DUV,目前设备已经在中芯国际等晶圆厂和华为自己的产线上测试,计划今年底生产 12 台。现阶段主要先做较简单芯片,最终目标是用于先进 AI 芯片制造。

国产 DUV 目前还没有完全摆脱海外供应链。宇量昇使用的投影镜头仍来自德国 Zeiss,而高功率光源也是主要瓶颈。华为已经投资至期光子、科益虹源等公司,分别补国产镜头和光源。

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MiniCPM5-2B正式开源:2B级模型拿下AA 4B以下第一

面壁智能联合 OpenBMB 开源社区正式开源新一代「小钢炮」MiniCPM5-2B。

这是一款面向手机、PC 等本地设备的 2B 级文本模型,原生支持约 128K 上下文。模型在 7 月已经亮相,这次正式放出权重,并同时开放训练数据、训练配方和 RL 体系。权重采用 Apache 2.0 许可。

Artificial Analysis 的独立评测中,MiniCPM5-2B 在 Intelligence Index v4.2 拿到 15 分,位列 4B 以下开放权重模型第一,领先第二名 Granite 4.2 3B 的 11 分。

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欧洲AI独苗Mistral融到30亿欧元,创欧洲科技公司股权融资纪录

法国 AI 公司 Mistral 完成 30 亿欧元 D 轮融资,投后估值超过 210 亿欧元。这是欧洲科技公司迄今规模最大的股权融资。三星电子、Scaleup Europe Fund 和 PSG Equity 联合领投。

这笔钱主要会继续砸向算力和前沿模型研发。Mistral 还要扩建自己的 AI 基础设施。它主打「主权 AI」:企业可以下载开放权重模型,在自己的服务器上运行和定制,数据也能留在内部。

Mistral 去年 9 月完成 C 轮时,投后估值还是 117 亿欧元。不到一年,现在已经超过 210 亿欧元,涨幅接近 80%。目前 Mistral 称其业务覆盖 20 个国家,已有超过 125 家全球企业客户。

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阿里QoderWake 1.0:近10万个数字员工开始组队干活

阿里发布 QoderWake 1.0。这是一套把 Agent 配成「数字员工」,再放进企业真实工作流的工具。用户一句话描述岗位,系统就能生成角色草稿。目前内置前端、后端、产品经理、数据分析师、内容运营等 10 类岗位,也支持自己定义。

1.0 最大的变化是多个数字员工可以组队干活。不同 Waker 能进入同一个群组,系统按职责拆分任务,还能用协作 SOP 规定谁先做、谁执行、谁验收、什么时候必须找人确认。比如产品经理 Waker 写需求,开发 Waker 写 Spec、开发和单测,测试 Waker 再跑用例,失败后交回开发继续修改。

QoderWake 还能接入钉钉、飞书和企业微信。群聊里的讨论和确认过的口径可以继续用于后续任务。任务除了人工 @,也能由定时、业务事件和 API 自动触发;高风险操作则会先拦截并向人申请授权。

过去三个多月,官方称已有近 10 万个 Waker 被创建,共执行约 2000 万次有效任务,其中约一半由定时或事件自动触发。

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中国计划到2030年将AI算力提升四倍

中国工信部发布《信息通信行业发展「十五五」规划》,把 2030 年全国智能算力目标定在 9800 EFLOPS。国家数据局最新数据显示,截至 7 月底,全国智算规模约为 2450 EFLOPS(FP16)。按这个口径计算,未来四年多还要再扩大约 4 倍。

规划还提出,有序部署万卡、十万卡及以上智算集群,面向不同场景建设推理算力,并加大国产算力芯片适配。目前全国已经建成 52 个万卡以上智算设施。工信部披露,6 月底智能算力规模为 2185 EFLOPS,同比增长 177%。

规划表格以 2025 年的 1590 EFLOPS 为基准,到 2030 年达到 9800 EFLOPS,相当于扩大到约 6.2 倍。同期整个信息通信行业的信息基础设施累计投资目标为 3.8 万亿元,这笔钱还包括通信网络等基础设施,并非全部用于 AI 算力。

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中国AI算力版图重画:过半新数据中心项目涌向北方和西北

中国新增 AI 算力正在明显向北方和西北地区集中。BloombergNEF 最新统计显示,全国在建和规划中的数据中心项目,已经有超过一半分布在北方和西北,包括内蒙古等地。按其预测,到 2028 年,这些地区将超过北京、上海等传统数据中心集中地,成为全国最大的算力供给区域。

到 2030 年,北方和西北预计将占全国已投运数据中心 IT 容量约三分之一。这些地区吸引数据中心,主要因为土地和电力更便宜,气候也更适合散热。DeepSeek、智谱等 AI 公司也正在这些地区建设大型数据中心。

不过并不是所有算力都会往西迁。模型训练、云存储等对延迟不敏感的任务更适合放到西部;自动驾驶等需要快速响应的任务,仍要靠近东部用户。

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小米新一代模型MiMo-X首次亮相:Pro、Flash两款模型开启内测

小米首次公布新一代 MiMo-X 系列,首批包括 MiMo-X-Pro-Preview 和 MiMo-X-Flash-Preview 两款模型。

目前公开的体验入口是新推出的 Xiaomi MiMo Desktop,获邀用户可限时、限量、免费使用。官方暂未公布两款模型的参数、上下文长度、基准成绩和 API 开放时间。

MiMo-X 面向复杂推理、多 Agent 协作、大型编程项目、Office、网页与交互设计、视频剪辑、3D 生成、音乐生成和电脑操控等专业工作场景。MiMo Desktop 可以直接读取文档、表格、图片、视频等素材,自动拆任务、调用工具和浏览器,并交付可继续编辑的 PPT、网页、App 等成果;大型任务还能拆给多个 Agent 协作。

小米三周前就在财报会上预告,首个 MiMo 桌面应用和新模型即将推出。这次两者一起进入预览测试。

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DeepSeek V4.1 Flash开始内测,改个模型ID就能直接用

DeepSeek 开始内测 V4.1 Flash 中间版本。官方微信群通知称,新模型换了新的模型架构,原生支持多模态,能力更强、速度更快、成本更低。当前计费与 V4 Flash 相同,单账号最多 20 并发。

用户已经可以直接调用。base_url 不用改,只需把原来的模型 ID 换成 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910。

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Meta首席AI官Alexandr Wang驳斥SemiAnalysis「刷榜论」:老测试早已饱和

AI 研究机构 SemiAnalysis 点名 Gemini 3.8 Flash 和 Muse Spark 1.3,称它们是目前最明显的「benchmaxxed」模型之一,也就是针对公开评测优化得太狠。两款模型在 Terminal-Bench 2.1 分别拿到 89.4% 和 88.8%,已经接近 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1;换到刚发布不久的 Terminal-Bench 4.0,却只剩 19.1% 和 33.3%。Astra 和 Fable 5.1 分别还有 57.7% 和 55.8%。

SemiAnalysis 怀疑,问题出在公开测试越来越容易被针对性优化。Terminal-Bench 2.1 的任务全部公开,即使模型厂商不直接拿测试题训练,也可以购买与这些任务高度相似的强化学习环境数据。模型于是越来越擅长这套考试,却未必能泛化到新任务。不过 SemiAnalysis 没有拿出 Google 或 Meta 购买这类数据的直接证据。

Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 随后反驳,称这个论点「很蠢」。他举例,GPT-5.6 Sol 同样从 Terminal-Bench 2.1 的 88.8% 掉到 4.0 的 37.3%。他的解释是 2.1 已经饱和,无法再有效区分顶尖模型,而 4.0 远未饱和。Terminal-Bench 4.0 的确删除了 8 道饱和、已有公开解法或存在其他问题的任务,同时修改了 19 道题,并重新调整时间、CPU 和内存等资源限制。

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DeepSeek V4.1 Flash实测输出跑到420 Token/s

DeepSeek V4.1 Flash 首批实测显示,模型输出速度达到 420 Token/s,连续生成 7.1 万多个 Token 只用了不到 3 分钟。

作为参考,Artificial Analysis 当前测得 V4 Flash 0731 在 DeepSeek API 上的输出速度约为 128 Token/s。

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Herdr 0.9上线多机器管理:本地和远程Agent一起管

Herdr 发布 0.9.0,加入多机器管理。它可以理解成专门给 Coding Agent 用的 tmux:把 Claude Code、Codex、Cursor Agent CLI 等开在里面,统一挂后台、切换和查看状态。终端关掉、SSH 断开,Agent 也能继续跑。

现在一个 Herdr 客户端可以同时接入本机和多台 SSH 机器,把不同机器上的项目和 Agent 放进同一个侧边栏。哪个 Agent 正在工作、哪个在等审批或提问,都能直接看到并点进去继续操作。

目前这些 Agent 还不能跨机器互相调用或协作,跨机器 Agent 协作仍在后续计划中。

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ChatGPT Work新增文风学习:以后写东西更像你本人

OpenAI 给 ChatGPT Work 上线「Writing style」功能。连接 Gmail、Google Drive、Slack、SharePoint 后,它可以直接从你过去写的邮件、消息和文件里学习文风,包括常用词、固定结尾和大小写习惯。之后让 Work 写邮件、消息或文档时,会自动套用这些习惯。

以前想让 ChatGPT「写得像自己」,通常要自己描述语气,或者反复提供范文。现在这一步可以直接交给 Work,从已有工作内容里自动学习。社区讨论比较多的一个问题是,不同场景下人的文风本来就不同,比如 Gmail 和 Slack 可能完全是两套语气,目前 OpenAI 还没说明遇到这种情况会怎么处理。

目前可在网页端「Settings → Personalization → Writing style」设置,之后会应用到 ChatGPT Work 的网页和移动端。

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Arm CEO:AI会帮人类治愈癌症,但先得解决芯片荒

Arm CEO Rene Haas 认为,医疗会成为 AI 的「杀手级应用」。他在接受 BBC 采访时预测,AI 会在我们有生之年帮助人类治愈癌症,并大幅缩短新药发现和测试所需的时间。

Haas 的判断是,目前人类还很难完整模拟细胞、人体以及癌症对 DNA 的影响。随着数据和计算能力继续增加,AI 有机会解决这些过于复杂的问题。

但眼下先卡在芯片上。Haas 称,AI 公司正在建设多个 GW 级数据中心,芯片和内存需求已经超过现有供应能力。新建芯片工厂通常要花数百亿美元,还需要两三年,短期内很难补上缺口。

不过癌症研究者对「堆算力」没这么乐观。伦敦癌症研究所教授 Chris Bakal 表示,他的团队直接用患者样本训练 AI,并不需要巨型数据中心。医疗 AI 真正关键的可能不是谁的计算机最大,而是谁掌握了更好的患者数据。

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英矽智能AI药人体试验测出抗衰信号,6种衰老时钟都显示年龄下降

生物科技公司英矽智能在《Nature Biotechnology》发表新研究。研究分析其 AI 辅助设计药物 Rentosertib 的 IIa 期临床数据,发现接受治疗的患者在 6 种蛋白质衰老时钟上,都出现了生物年龄下降的信号。

Rentosertib 主要用于治疗特发性肺纤维化。研究分析了 42 名患者在 12 周内 4 个时间点采集的血液样本,根据数千种蛋白质的变化估算「生物年龄」。治疗组整体向年轻方向变化,安慰剂组基本不变或略有上升。其中每天两次服用 30mg 的组别信号最稳定。

但这还不能证明药物真的能让人变年轻或延长寿命。受试者全是肺纤维化患者,样本也很小。论文作者指出,目前无法完全分清这些变化来自抗衰作用,还是治疗肺纤维化后带来的变化。要确认真正的抗衰效果,还需要在健康人群中验证。

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