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LeCun念叨了好几年的JEPA，被160行代码给复刻了。GitHub上有个开发者，用极简单文件形式，用PyTorch把JEPA核心系列全部实现了一遍，从I-JEPA到LeWorldModel，五个变体一个没落，就为了——
近日，原力灵机开源的具身智能原生框架 Dexbotic 宣布正式支持以 RLinf 作为其分布式强化学习后端。对具身智能开发者而言，这不仅是一次普通的工程适配，更意味着 VLA 模型研发中长期存在的「SFT 与 RL 割裂」问题，正在被真正打通。
让AI自己写高性能GPU代码，字节Seed与清华AIR团队做到了。
最近，英伟达又发布了一个炸裂成果。英伟达高级工程师Bing Xu开源了VibeTensor项目，并且表示：「这是第一个完全由 AI 智能体生成的深度学习系统，没有一行人类编写的代码。」
刚刚，英伟达杰出工程师许冰（Bing Xu）在 GitHub 上开源了一个新项目 VibeTensor，让我们看到了 AI 在编程方面的强大实力。从名字也能看出来，这是 Vibe Coding 的成果。事实也确实如此，这位谷歌学术引用量超 20 万的工程师在 X 上表示：「这是第一个完全由 AI 智能体生成的深度学习系统，没有一行人类编写的代码。」
OpenAI 收购 Torch Health 这件事，这两天我看到很多解读，基本都落在两个方向。一个是人才收购，四个人的小团队，买回去做 ChatGPT Health 的一块拼图。另一个是医疗布局，OpenAI 终于开始认真做垂直行业了。
今天，OpenAI 宣布收购 Torch，一家成立刚满一年的医疗数据整合应用
谷歌正在推进一项代号为「TorchTPU」的战略行动，核心是让全球最主流的 AI 框架 PyTorch 在自家 TPU 芯片上跑得更顺畅。这项行动不仅是技术补课，更是一场商业围剿。作为 PyTorch 的掌控者，Meta 也深度参与其中，两家巨头试图联手松动英伟达的垄断地位。
“既然我可以直接使用 PyTorch，为什么还要费心使用 CUDA 呢?”
谷歌不再甘当「云房东」，启动激进的TPU@Premises计划，直接要把算力军火卖进Meta等巨头的自家后院，剑指英伟达10%的营收。旗舰TPU v7在算力与显存上彻底追平英伟达 B200，谷歌用「像素级」的参数对标证明：在尖端硬件上，黄仁勋不再寂寞。通过拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒，谷歌正在用「私有化部署+同级性能」的组合拳，凿开万亿芯片帝国的坚固城墙。