来扒一扒OpenAI算力支出的天价账单——据Epoch AI统计的数据显示，去年OpenAI在计算资源上支出了70亿美元。由于公司当时还没有大量的算力，所以这笔天价账单基本都是以向微软租用云算力的形式支付出去的，并不包括对数据中心的前期投入。
开源编程模型王座，再度易主！来自快手的KAT-Dev-72B-Exp，在SWE-Bench认证榜单以74.6%的成绩夺得开源模型第一。KAT-Dev-72B-Exp是KAT-Coder模型的实验性强化学习版本。
「AI教父」Hinton毕生致力于让机器像大脑般学习，如今却恐惧其后果：AI不朽的身体、超凡的说服力，可能让它假装愚笨以求生存。人类对「心智」的自大误解，预示着即将到来的智能革命。
为了争夺有限的GPU，OpenAI内部一度打得不可开交。2024年总算力投入70亿美元，但算力需求依旧是无底洞。恰恰，微软发布了全球首台GB300超算，专供OpenAI让万亿LLM数天训完。
1.3千万亿，一个令人咂舌的数字。这就是谷歌每月处理的Tokens用量。据谷歌“宣传委员”Logan Kilpatrick透露，这一数据来自谷歌对旗下各平台的内部统计。那么在中文世界里，1.3千万亿Tokens约2.17千万亿汉字。换算成对话量，一本《红楼梦》的字数在70-80万左右，相当于一个月内所有人和谷歌AI聊了近30亿本《红楼梦》的内容。
来自加拿大蒙特利尔三星先进技术研究所（SAIT）的高级 AI 研究员 Alexia Jolicoeur-Martineau 介绍了微型递归模型（TRM）。这个 TRM 有多离谱呢？一个仅包含 700 万个参数（比 HRM 还要小 4 倍）的网络，在某些最困难的推理基准测试中，
MGX，全称 MetaGPT X，是 DeepWisdom 推出的多智能体平台，定位是“24/7 的 AI 开发团队”。它的特别之处在于，你只需要输入需求，系统就会自动生成一支虚拟团队。
最近，来自西湖大学的自然语言处理实验室发布了DeepScientist系统，这也是首个具有完整科研能力，且在无人工干预下，展现出目标导向、持续迭代、渐进式超越人类研究者最先进研究成果的AI科学家系统。
清华物理系传奇特奖得主姚顺宇离职Anthropic，正式加盟谷歌DeepMind！他在Anthropic仅工作一年，离职原因中约40%与公司「价值观」不合。他指出现阶段AI研究如同17世纪热力学探索：虽缺乏完整理论，却充满规律发现的契机。
不是拼凑知识点，AI这次是真搞研究。一个叫Virtuous Machines的AI系统，花了17小时、114美元，找了288个真人做实验，写了一篇30页的学术论文。而且还是从选题到成稿全自动化速通！？
