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  1. 拆解 Anthropic:最好的 AI 公司,可能也是一种组织发明

    过去两年,外界反复有明星 researcher 说 scaling laws 撞墙了,pretraining 的边际收益已经见顶。就我们和各家 researcher 的交流感受,Anthropic 一直是所有 labs 里最相信 scaling laws 的,也是把 pretraining 和数据做得最扎实的,没有在新范式上分散精力。
    事后看这也是对的。Claude 的能力跃迁,很大一部分就来自 pretraining 的扎实投入。

    Anthropic是御三家里唯一很早就放弃多模态的,且从来没讲过架构创新,没强调过 reasoning model、RL、continual learning 等概念,只做好语言模型的 scaling,只重点做 coding 一个方向,把最关键的能力打穿。

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  2. 特斯拉官宣监督版FSD登陆中国

    5月21日,特斯拉官方宣布监督版FSD的最新布局,其中提到监督版FSD可以在中国使用。

    来源:TESLA
  3. ASML CEO称AI推动芯片供不应求,呼吁围绕对华芯片制造设备出口制定更一致的规则

    芯片制造设备巨头ASML首席执行官富凯告诉路透,在可预见的未来,蓬勃发展的全球半导体市场将因供应紧张而“形势严峻”,因为来自人工智能、卫星和机器人领域的需求已超过了行业的生产能力;芯片供应链中可能持续出现零星瓶颈。富凯表示,ASML正在提升产量并提高设备生产效率,同时推进新技术研发,以应对需求增长。他呼吁制定更统一的规则,规范向中国出口芯片制造设备。

    来源:路透社
  4. 从合肥模式到追觅“崩老头”:政企合作的边界如何把握?【聂辉华教授】
    最近,年销150亿的追觅公司喊出“三年破万亿”的口号,手段不是靠风投,而是精准瞄准地方政府的招商需求。旗下200多个事业部横跨机器人、辣条、奶茶,被媒体称为“崩老头”——像假扮女性骗取打赏一样,拿捏官员的KPI焦虑。
    PPP造车、光伏骗补、“假央企”背书、数据造假,在地方招商引资过程中可谓乱象丛生。为什么会出现这些乱象?是企业主的道德沦丧,还是KPI驱动下各类当事人的人性扭曲?是市场失灵,还是体制问题?这期视频聂老师从政治经济学的角度,谈谈对这一类现象的看法。

    @聂辉华教授:
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  5. 消息人士表示,巴基斯坦陆军参谋长可能于明天访问伊朗,宣布协议文本的最终版本。

    来源:FirstSquawk
  6. 如何测试 2080 亿个晶体管?
    【Asianometry 2026】如何测试2080亿个晶体管:放弃证明它工作,只需证明它没坏 [中英字幕]
    当英伟达 Blackwell Ultra 将 2080 亿个晶体管暴力塞入同一片封装中时,一个致命的产业级拷问浮出水面:我们该如何证明,这块造价高昂的“硅片怪兽”里每一个微小结构都没有缺陷?
    在半导体光鲜亮丽的纳米级制造背后,自动测试设备 (ATE) 是决定芯片良率与经济效益的生死线。本期视频溯源了半导体测试的底层逻辑变革——从 1950 年代德州仪器的手工测二极管,到泰瑞达 (Teradyne) 制定工厂级标准,再到爱德万 (Advantest) 借助日本存储产业的逆袭。我们将深度解析,为何摩尔定律逼停了传统的“功能测试”,迫使行业放弃证明芯片能跑通,只需用“扫描测试向量”证明其物理结构没坏。在 Chiplet 与先进封装时代,直击 ATE 设备厂商如何面对算力狂潮带来的终极考验。

    【时间轴】
    00:00 Blackwell的终极拷问
    01:54 德州仪器的手工测试时代
    04:47 泰瑞达:工厂级测试霸主
    14:49 爱德万与日本半导体反击
    18:31 摩尔定律逼出的结构测试
    22:18 OSAT崛起与千禧年泡沫
    25:48 先进封装:AI芯片测试深水区

    【视频来源】
    How To Test 208 Billion Transistors
    Y2B ID: SXULADjnO5s

    @葬送的模数师:
    telegra.ph/如何测试-2080-亿个晶体管-05-20
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  7. 5月20日传出消息,NVIDIA专为中国市场定制的旗舰游戏显卡RTX 5090 D v2已被中国海关禁止进口。本次禁令由中方发起,NVIDIA方面完全措手不及,该型号仅面向中国市场、无法在其他国家和地区销售,海关已通知相关物流公司该产品不会获发进口通行证,所有相关货物无法进入中国市场,目前暂未收到关于禁令原因的官方说明。

    来源:Wccfetch
  8. Gemini Omni 正式发布,Google 把多模态视频生成纳入 Gemini 体系

    Google 在 I/O 2026 期间发布 Gemini Omni,定位为新的多模态生成模型家族,首发模型是 Gemini Omni Flash。该模型以视频为起点,支持混合文本、图片、音频和视频作为输入,生成带音频的高分辨率视频,并可通过对话继续修改画面、动作、角色和风格。

    与传统“文字生成视频”工具相比,Gemini Omni 的重点是从现有素材出发进行重构和编辑。Google 称其可在连续编辑中保持角色、物理关系和场景上下文,并将 Gemini 的现实世界知识引入视频生成,使结果不只追求视觉真实,也更强调叙事和语义一致性。

    deepmind
  9. Google 发布 Gemini 3.5 Flash,重点转向智能体与编码任务

    根据 Google DeepMind 的模型卡,Gemini 3.5 Flash 基于 Gemini 3 Flash 推理基础构建,支持文本、图像、音频和视频输入,最高 100 万 token 上下文,单次输出最高 64K token。Google 将其描述为原生多模态推理模型,并提供可调节的 thinking levels,用于平衡质量、成本与延迟。

    性能方面,Google 称 Gemini 3.5 Flash 是其目前最强的智能体和编码模型,在 Terminal-Bench 2.1、GDPval-AA、MCP Atlas 等基准上超过 Gemini 3.1 Pro,并在 CharXiv Reasoning 多模态理解测试中取得 84.2%。

    API 定价方面,Gemini 3.5 Flash 标准付费档为每 100 万输入 token 1.50 美元、每 100 万输出 token 9.00 美元;Batch 与 Flex 为 0.75 美元输入、4.50 美元输出;Priority 为 2.70 美元输入、16.20 美元输出。

    Google
  10. Cursor 发布 Composer 2.5,强化长任务编程能力

    Composer 2.5 相比 Composer 2 在长时间任务执行、复杂指令遵循和协作体验上有明显改进。Cursor 表示,新版本通过扩大训练规模、构造更复杂的强化学习环境,以及引入新的训练方法来提升模型能力。

    模型基础方面,Composer 2.5 仍建立在与 Composer 2 相同的开源 checkpoint 上,即 Moonshot 的 Kimi K2.5。训练侧新增了面向文本反馈的定向强化学习,并使用了比 Composer 2 多 25 倍的合成任务。

    Cursor 正与 SpaceXAI 合作训练更大规模的从零训练模型,计划使用 10 倍总算力,但该模型尚未作为本次发布内容开放。

    cursor
  11. Qwen3.7 预览版上线 Qwen Studio

    Qwen3.7 已进入预览阶段。Qwen 官方确认,Qwen3.7-Max-Preview 与 Qwen3.7-Plus-Preview 已登陆 Arena、Qwen Studio,覆盖文本与视觉评测场景。

    在 Text Arena 中,Qwen3.7-Max-Preview 位列总榜第 13,状态为 Preliminary。官方称其在数学、专家任务、软件与 IT、代码等分项中进入前 10。

    在 Vision Arena 中,Qwen3.7-Plus-Preview 位列总榜第 16。Qwen 官方表示,这使阿里在 Vision Arena 的实验室排名升至第 5。


    来源:X
  12. 干细胞衍生胰岛治疗糖尿病取得新进展

    《柳叶刀-糖尿病与内分泌学》发表了一项最新研究,科研人员对三名丧失内源性胰岛$\beta$细胞功能的1型糖尿病患者进行了干细胞衍生胰岛样组织(E-islets)移植治疗。结果显示,在充分的免疫抑制治疗下,自体或异体移植能有效恢复患者的血糖控制能力,显著提高治疗范围内的血糖时间并减少胰岛素用量。然而,研究也提示,若免疫抑制不足,自体移植仍可能因自身免疫复发而导致胰岛细胞受损,这意味着持续的免疫抑制对维持疗效至关重要。

    来源:The Lancet