吉尔·卢里亚：CoreWeave朝着正确方向迈进了一步
D.A. Davidson技术研究主管吉尔·卢里亚点评了CoreWeave第二季度业绩。这家人工智能云基础设施供应商在蓬勃发展的市场中新增客户，销售额超过分析师预期。公司营收同比增长一倍以上，达到25.8亿美元。卢里亚在彭博电视节目《The Close》中发表了上述看法。
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Accel筹集35亿美元，投资全球新兴人工智能初创企业
全球风险投资公司Accel已筹集35亿美元新资金，用于投资世界各地处于早期阶段的人工智能初创企业。Accel在硅谷、伦敦和印度班加罗尔设有办事处。
无需任何监督的策略内自蒸馏
研究人员提出 U-OPSD，一种面向大语言模型的无监督策略内自蒸馏方法。该方法只使用模型自身生成的内容：首先采样多个推理结果，通过多数投票构建伪解答，再针对与伪解答不一致的结果进行蒸馏，从而修正模型自信但错误的回答。在五个数学推理基准测试中，非思考模式下的 Qwen3 40亿和80亿参数模型相较基础模型分别提升了8.5%和10.7%。在多种设置中，U-OPSD的表现达到或超过了依赖标准答案监督的
评论｜不受监管的开放权重人工智能是灾难的诱因
一篇评论文章警告不受监管的开放权重人工智能可能带来的安全风险。文章举例称，有模型回答了如何在实验室制造脊髓灰质炎病毒并引发全球大流行的问题。
CoreWeave营收创纪录达26亿美元，订单积压增至1040亿美元
人工智能云服务商CoreWeave公布营收达到26亿美元，创下新高。订单积压已增至1040亿美元，表明市场对云计算能力的需求依然强劲。不过，公司在基础设施扩张方面仍面临挑战，市场对人工智能泡沫的担忧也持续存在。
消息人士称：前OpenAI产品负责人凯文·韦尔拟为AI科学初创公司融资1.5亿美元
据《商业内幕》报道，OpenAI前首席产品官凯文·韦尔正寻求为一家新的AI科学初创公司筹集1.5亿美元，并争取至少7.5亿美元的估值。目前，这笔融资及其估值尚未得到证实。
Moonshot AI 的 Kimi K3：美中 AI 竞赛中的新竞争者——播客
Big Take Asia 播客聚焦中国初创公司 Moonshot 开发的人工智能模型 Kimi K3。本期节目探讨 Kimi K3 对全球人工智能竞争，以及美中争夺技术主导地位可能意味着什么。不过，简介没有提供具体的技术基准测试结果，也没有独立证据表明该模型取得了重大突破。
Vertiv首席执行官谈人工智能基础设施扩建与供应链
Vertiv首席执行官乔·阿尔贝塔齐在彭博节目《The Close》中介绍了公司的最新财报。与许多人工智能相关企业营收超出预期、但盈利能力或利润率不及预期不同，Vertiv的利润率和盈利能力超过预期，但营收未达目标。双方还讨论了人工智能基础设施扩建和供应链状况。
SiTime首席执行官谈公司在AI数据中心中的作用及与瑞萨的交易
SiTime董事长兼首席执行官拉杰什·瓦希斯特表示，公司营收同比实现三位数增长。增长加速主要得益于人工智能需求上升以及数据中心市场扩张。SiTime提供用于TPU、GPU、交换机、加速卡、光学模块和线缆的时序同步技术，帮助数据中心基础设施实现高性能和成本效率。
文件显示，Uber因配送机器人部署争议于第二季度退出Serve Robotics
公司文件显示，Uber在第二季度出售了长期合作伙伴Serve Robotics的股份。据报道，双方在如何部署自动配送机器人方面发生分歧。Serve Robotics目前已与DoorDash达成合作协议。
超微电脑第四季度营收同比增长93%至111亿美元，业绩指引超预期
超微电脑公布第四季度营收为111亿美元，同比增长93%，但略低于分析师预期的113亿美元。公司预计当前季度和2027财年营收将高于市场预期。受人工智能基础设施需求持续强劲的前景提振，公司股价在盘后交易中上涨超过9%。
超微给出超过最乐观预期的销售预测
超微电脑公布了本季度的销售预测，超过分析师预期。这表明，人工智能市场的强劲需求仍在持续推动该公司服务器的销售。
人工智能计算需求旺盛，CoreWeave营收大幅增长
CoreWeave是一家为人工智能系统提供计算基础设施的公司。该公司第二季度销售额超过分析师预期，并在人工智能计算需求快速增长的市场中吸引了更多客户。
Athena Capital 看好人工智能基础设施投资机会
Athena Capital 创始人兼管理合伙人伊莎贝尔·弗赖德海姆表示，人工智能领域的主要增长机会可能在于部署 AI 所需基础设施的企业。她认为，AI 模型层的大部分建设、融资和重新估值已经在私募市场完成。因此，当前公开市场围绕 AI 模型展开的活动，更多是流动性事件，而不是新的融资。弗赖德海姆预计，未来几年基础设施企业将陆续进入公开市场，为投资者提供更早参与 AI 扩张阶段的机会，而模型层企业
Cultivar：用于研究数据污染与本地化鲁棒性的对比式区域翻译基准
多语言翻译基准通常以英语文本为源，再翻译成其他语言。这种设计容易随着时间推移受到数据污染，也会忽视地区和文化差异。Cultivar构建了FLORES的本地化子集，用于开展按地区划分的对比式翻译评估。通过比较本地化与未本地化版本，可以探查训练数据污染和本地化鲁棒性。对32个开放权重模型的测试显示，机器翻译专用模型的鲁棒性较低，少数模型可能对FLORES过拟合；此外，无论目标语言是什么，模型通常都能比