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#数据/训练

今日 0 条
10月10日周六
10月9日周五
10月8日周四
  1. The Decoder66

    Zuckerberg 的 Biohub 牵头 18 亿美元计划构建预测细胞行为的 AI 模型

    Biohub 宣布牵头一项 18 亿美元计划,构建可预测细胞行为的 AI 模型以加速药物开发,涵盖数据、实验室设备和算力。Meta、Google DeepMind 和 Isomorphic Labs 合计投入 3 亿美元,美国能源部 5 年投入超 5 亿美元用于实验室测量和算力,NIH 协调此前联邦资金支持的数据集并由 Biohub 标准化供 AI 训练。

  2. rohanpaul_ai47

    机器人领域没有互联网规模的数据集,这才是真正的瓶颈。 Mecka 刚完成 $60M Series B 轮融资,由 Sequoia 领投,目标就是构建这样一个数据集。 > 定制多传感器采集硬件 > 一个将原始、嘈杂的视频转化为结构化训练信号的计算机视觉实验室 > 招聘工程师以扩展这两项业务 一秒钟的现实所包含的信息量超过一页文本,这就是这项任务的规模。

10月7日周三
10月5日周一
10月4日周日
  1. TechCrunch · AI38

    AWS CEO 回应数据中心抵制:Amazon 称已不再使用 NDA

    AWS CEO Matt Garman 在博客中表示,Amazon 在与政府机构就数据中心项目合作时已不再使用保密协议(NDA)。他同时反驳数据中心耗水过多、推高电价、污染严重、无益社区四大说法,称数据中心直接用水仅占美国工业用水 0.5%,发电机 99.9% 时间闲置,并称过去三年 Amazon 已向有数据中心布局的美国社区投入超 10 亿美元。

10月3日周六
  1. X:SemiAnalysis (@SemiAnalysis_)39

    SemiAnalysis:定制 HBM 可将 Nvidia Rubin 计算芯片的 HBM4 控制器与 PHY 占用面积减少约 60%

    SemiAnalysis 估算 HBM4 控制器和 PHY 约占 Nvidia Rubin 计算芯片 16% 面积。定制 HBM 用紧凑 D2D 链路替代标准 PHY,Samsung 数据显示其标准 HBM4 PHY 占 8mm x 4mm,定制 D2D 接口仅需 8.5mm x 1.5mm,面积减少约 60%,同时内存控制器从计算芯片移至 HBM base die。

  2. X:SemiAnalysis (@SemiAnalysis_)22

    Johnson Matthey 预测 2026 年钌需求 119.3 万盎司,超过 97.7 万盎司的一次供应

    Johnson Matthey 预计 2026 年钌需求达 119.3 万盎司,而一次供应仅 97.7 万盎司,需求已超过供应。化学品需求预计下降 16%,主因中国尼龙产能过剩,这也解释了价格为何未进一步上涨。电子需求从 2023 年的 30 万盎司增至 2025 年的 41.3 万盎司,2026 年预计达 43.5 万盎司,数据中心扩张将推动硬盘用钌需求创五年新高。

  3. X:Elvis Saravia (@omarsar0, DAIR.AI)38

    Volantis 用光学技术破解 AI 内存瓶颈,目标单用户 10000 tokens/秒推理速度

    Volantis 完成 8800 万美元 A 轮融资,通过光学技术为每颗芯片提供更大容量和更高带宽的内存,目标在超过 10T 参数的模型上实现每用户最高 10000 tokens/秒的推理速度。该方案旨在解决 AI 内存瓶颈,初期可让原本耗时数小时的编程智能体在几分钟甚至几秒内完成。团队曾参与首款 CoWoS 产品、早期 HBM 及首款硅光 CPO 系统等半导体技术研发,下一代产品已完成流片。

10月2日周五
10月1日周四
9月30日周三
9月29日周二
9月28日周一
  1. Mistral AI41

    Mistral 在慕尼黑开设德国中心,推进工业 AI 与 Physics AI

    Mistral 在慕尼黑开设德国中心,组建专注 Physics AI 与工业 AI 的研究团队,并计划到 2030 年建成 1 吉瓦欧洲算力。该中心将直接服务企业客户,已与 BMW 合作碰撞仿真与工程 AI、与 Siemens Energy 合作工业 AI 应用,并与慕尼黑工业大学(TUM)建立研究合作,利用其风洞设施开发汽车空气动力学数字孪生。

9月26日周六
9月24日周四
9月23日周三
9月22日周二
9月18日周五
7月22日周三
7月1日周三
  1. Berkeley AI Research12

    2026 届 BAIR 博士毕业展示:从机器人到 LLM 推理的 AI 研究全景

    伯克利人工智能研究实验室(BAIR)公布 2026 届博士毕业生名单,研究方向覆盖机器人、具身智能、大语言模型与推理、计算机视觉、生成模型、AI 安全、人机交互及 AI for Science 与医疗。毕业生去向包括 Physical Intelligence、OpenAI、Mistral AI、Amazon 等机构,以及 UCLA、芝加哥大学教职和自主创业。

5月29日周五
5月12日周二
5月5日周二