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这一瓶颈是结构性的——这意味着每次请求都必须经过业内成本最高、功耗最大的芯片。这种低效正是总部位于韩国和美国的初创公司 XCENA 试图解决的问题。 这家成立四年的初创公司设计了一款芯片，将计算能力置于更接近 DRAM 的位置
来自 ETH Zurich 的 Florian Tramèr 团队在最新论文中抛出了一个出乎意料的问题：如果 AI"看到" 的图，根本不是你肉眼看到的那张，会发生什么样的后果呢？他们把这种现象称作 AI 权威清洗（AI Authority Laundering）。
国内唯一基于 MRAM（磁性随机存储器）构建存内概率计算平台的技术团队。
Telegram 创始人 Pavel Durov 宣布：Bot 现在可以直接和其他 Bot 对话。更关键的定义是——自主 Agent 从此拥有了一个「人类可旁观」的原生通信层。Bot API 10.0 早在 5 月 8 日就已落地，Durov 用一条帖子把它重新定义为 AI 基础设施，13 万人围观，2300 人点赞。
现在，图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM（Generative Recursive reAsoning Models，生成式递归推理模型），把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理，每一步都可以采样不同的方向，最终形成对解空间的多路径探索。
训练强化学习智能体时，一个常见问题是：有些 level 太简单，智能体跑几遍就会；有些 level 又太难，智能体几乎得不到有效反馈。前者只是在重复已有能力，后者则会把训练预算消耗在无效探索上。真正有价值的训练环境，往往位于二者之间。
嗨大家好！我是阿真！ 今天分享一个最近让我眼前一亮的产品，Lucius。 如果你刚好做了个产品，已经开始出海赚美刀，有了产品的 Discord、Slack、Telegram、或者官网在线客服，准备把海外用户社区运营起来的话，那么不管做的是 AI 工具、SaaS、Web3 应用、硬件出海、内容平台、还是任何 To C / To B 的出海生意，只要你的客服工具开在海外，就大概率会遇到类似的场景。
就在刚刚，Claude把ChatGPT拉下马，Anthropic企业市占率首次登顶！Ramp数据显示，前者的34.4%首次反超OpenAI的32.3%。但Ramp经济学家直言，A厂目前还面临着三重困境，胜负仍未定。
这两天打开X，发现一个开源项目刷屏了——Hyperframes。GitHub上两天干了17.4k star，1.6k fork，Codex、Cursor、Claude Code的插件全线覆盖。
全网AI交白卷的地狱级基准，被GPT-5.5拿下一血！开局0源码盲写程序，拉满推理算力直接满血通关。传统代码测试已废，通往ASI的算力狂飙正式打响。