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OpenAI 将自研 AI 芯片 Jalapeño 与 AMD Turin 搭配内部部署

OpenAI 已在内部启用自研 Jalapeño ASIC,并将其与配备 1.5TB 内存的 AMD EPYC Turin 服务器搭配使用。硬件负责人理查德·何表示,选择 Turin 是务实考虑,原因包括性能表现,以及合作伙伴对该平台的熟悉程度。他还称,英伟达新款 Vera CPU 在成熟度方面略显不足。Jalapeño 项目优先考虑降低风险和加快部署,目前仅供 OpenAI 内部使用,暂无对外销

10月9日起,未订阅用户只能使用 Google Gemini Flash-Lite

Gemini 帮助中心显示,个人账号的模型访问权限将从 2026 年 10 月起调整。自 10 月 9 日起,Gemini 网页版和 App 的免费用户默认只能使用 Flash-Lite,无法使用 Flash 或 Pro。AI Plus 订阅用户可以使用 Flash-Lite 和 Flash,但不能使用 Pro。谷歌将通过电子邮件告知订阅用户相关变更对其生效的时间。AI Pro 和 AI Ultr

曝美国陆军拟组建自主系统司令部

据 Axios 获取的一份备忘录,美国陆军计划组建新的未来与自主系统司令部,并指定官员负责相关采购。举措将推动至少六类陆军部队发展自主作战能力,加快采购自主火力、战斗车辆、水上补给、破障、监视和目标获取等系统。此前,美国国防部长公布了 Meridian 和 Agincourt 两个项目,重点是推动机器人技术应用于未来战争。

Transformer 未充分利用模型深度:小型 LoRA 可延长推理链

一项研究发现,在 13 个基础模型中,预训练 Transformer 只能可靠地追踪上下文参考链中的 1.4 至 3.6 行;增加预训练循环帮助不大。在早期层加入针对任务训练的 rank-8 LoRA,并冻结其余全部模型权重后,Qwen3-8B 在 24 行链上的完全准确率从 15.5% 提升至 99%。延长 LoRA 训练可处理更长的链;Ouro-1.4B 在八次循环后达到至少 160 行。分析

超越当前场景:通过主动视角选择实现事件指代抓取

机器人应能执行后续指令,根据物体在过去交互中的作用来识别目标,即使该物体已不在视野内。BeyondSCe 是一种零样本抓取系统,利用事件历史和当前场景识别并定位指定物体或部位。目标被遮挡时,系统会结合历史事件线索与场景几何信息,选择可能显露目标的相机视角。在使用腕部安装的 RGB-D 相机进行的真实机器人实验中,系统对初始可见目标的抓取成功率为 76%,对被遮挡目标为 77%;各条件下表现最好的基