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星期二

  1. SiliconANGLE

    IBM 等维护方发布 llm-d 1.0,为自建模型推理增加运维控制

    IBM、Red Hat 与 Google 等 llm-d 项目贡献者发布分布式 AI 推理框架 1.0 版本,新增多租户服务质量、零停机升级和面向 AI 智能体的服务模式。框架基于 Kubernetes,可与 vLLM、SGLang 等推理引擎配合,通过路由把请求导向已缓存相关上下文的副本,并在 GPU 内存、CPU 内存和存储之间迁移缓存。IBM 称在一项智能体编码测试中路由器捕获了 97% 的可用缓存复用,IBM 与 Red Hat 还在自建基础设施上并发运行 3000 个软件工程智能体,成本比通过托管服务运行同一开源模型低 5 到 10 倍。

    o-founded the project last year with CoreWeave Inc. and Nvidia Corp. Other contributors include Advanced Micro Devices Inc., Cisco Systems Inc., Hugging Face Inc., Intel Corp. and Mistral AI SAS. The project offers organizations seeking more control over inference costs and infrastructure choices a way to reduce dependence on a single model provider, cloud or hardware platform. “At IBM Research, we are seeing that open large language models and llm-d can greatly lower the costs of inference in c

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星期五

  1. Fortune Tech

    埃森哲等 4 位 AI 负责人:真正以 AI 重构核心业务的企业“接近零

    埃森哲全球 CTO Marc Warner 在 Fortune Brainstorm AI 活动上称,真正以 AI 为核心重构的大型企业或政府流程“基本接近零”,多数公司只把 AI 用在营销、会议记录和转录等边缘环节。万事达卡的 Greg Ulrich 认为最大回报来自重新设计整个工作流,而非在现有流程上叠加 AI;AXA 的 Matthieu Caillat 表示其 2027 至 2029 年计划目标是到 2029 年每年从 AI 获得 5 亿至 7 亿欧元经常性税前价值。

    Kahn about why many companies report little return from AI despite wide use. The other panelists were Matthieu Caillat of AXA, Greg Ulrich of Mastercard, and Marjorie Janiewicz of Mistral AI. Their answers pointed less to software than to organizational change. Edges versus core Warner said most companies have put AI in peripheral work such as marketing, meeting notes, and transcription. Coding is “perhaps a little different,” because returns there can be measured. Changing the economics of an i

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星期四

  1. VR陀螺

    ASML 第三季度营收 116.62 亿欧元创新高,AI 投资拉动设备需求

    ASML 公布 2026 年第三季度财报,营收 116.62 亿欧元创历史新高,净利润 49.60 亿欧元,毛利率 57.5%,净销售额环比增长约 25%。公司称全球 AI 相关投资持续增长,客户正上调中短期半导体设备需求预测,部分客户已表达 2029 年甚至 2030 年的下单意向。ASML 预计 2027 年及 2028 年设备产能将无法完全满足客户需求,正在评估进一步扩大 2028 年产能。

    亿欧元。按照终端应用划分,逻辑芯片与存储芯片分别占系统销售收入的54%和46%。 ASML首席财务官Roger Dassen表示,本季度营收创纪录主要得益于产能爬坡及交付工作的顺利推进。同时,EUV及DUV设备生产效率升级需求强劲,推动存量设备管理业务收入超出预期约4亿欧元,并带动毛利率提升。值得注意的是,第三季度约50亿欧元的净利润中,还包含约5亿欧元来自Mistral AI投资的估值增值收益。 对于市场需求,ASML首席执行官Christophe Fouquet指出,全球AI基础设施建设持续推动先进逻辑芯片和存储芯片需求增长,晶圆制造商正加快扩产计划。客户对AI相关投资规模及持续时间的预期,也在推动其上调光刻设备需求预测。 Fouquet表示,这一趋势不仅带动了短期设备采购需求,也提高了ASML对长期需求的可见度,尤其是在EUV光刻系统方面。目前,ASML正在收到越来越多面向2028年交付的订单,部分客户已表达在2029年甚至2030年下单的意向。 据了解,ASML预计2026年低数值孔径EUV光刻系统产量约为65台,较2025年的44台增长近50%。此前,公司计划在2027年将低

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星期三

  1. Unite.AI

    ASML 警告 2027 至 2028 年芯片设备产能无法满足 AI 需求

    ASML 发布 2026 年第三季度财报,净销售额 116.62 亿欧元、净利润 49.6 亿欧元,毛利率 57.5%,并称按当前计划 2027 和 2028 年的芯片制造设备供给无法完全满足客户需求。CEO Fouquet 表示客户需求在短期内上升且持续时间延长,部分客户已对 2029 甚至 2030 年下单表达兴趣;公司此前计划 2027 年将低 NA EUV 产能提升 30%,2028 年再增 30%,目前正研究进一步扩产。ASML 预计 2026 年全年净销售额 440 亿至 450 亿欧元,毛利率约 56%。

    business largely drove the gross margin above guidance. Dassen said the quarter’s net income also included €500 million from the revaluation of the first tranche ASML bought from Mistral AI. Cash and cash equivalents and short-term investments stood at €12,735 million at the end of the quarter. In the second quarter of 2026, ASML had reported net sales of €9,326 million, net income of €2,918 million, a gross margin of 54.0%, and 86 new lithography systems sold. Demand Outlook Extends to 2029 an

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  2. 钛媒体 · AGI

    Edge AI Daily 早报:Gemini 4 Argon 全球开放,价格仅为对手一半

    谷歌向全球开放前沿模型 Gemini 4 Argon,促销价每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元,持续至 11 月 30 日,促销后恢复输入 4 美元、输出 20 美元,约为 Claude Opus 5.5 的一半、GPT-6 Astra 的五分之一。该模型上下文与输出上限由 6.4 万 token 提升至 100 万 token,缓存输入打九五折,在 Vals Index、Zapier AutomationBench、Harvey 法律基准等占优,但在 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 53 分落后 Claude Opus 5.5 的 58 分。

    90亿美元(占总营收92%、同比增长117%),毛利率75%,GAAP摊薄每股收益2.46美元,对第三财季营收指引为1080亿美元,20亿美元欧洲投资在其资本配置中占比极小。 3.欧洲主权AI被视为结构性而非周期性机会:欧盟AI法案自2026年8月2日进入执法阶段,欧盟“AI大陆行动计划”拟动员2000亿欧元、法国承诺2024至2027年投入约150亿欧元;Mistral AI于2026年3月完成8.3亿美元债务融资,用于部署1.38万颗英伟达GB300 GPU的数据中心;同时AMD以MI400系列争夺同一批主权买家。 四、OpenAI 把 GPT-6 交给 AWS 的全球路由,东南亚五国的算力焦虑被一次转发消解 1.现象与机制:自2026年10月起,亚马逊云科技(AWS)的Bedrock全球跨区域推理覆盖泰国、马来西亚、新加坡、印尼、中国台湾五个市场,开放OpenAI GPT-6家族的Sol与Luna(五区域全开)、Astra(从亚太区新加坡出发);开发者只需把模型ID换成全局推理配置文件ID(global.openai.gpt-6-sol等)并在bedrock-runtime端点调

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  3. IT之家·人工智能

    黄仁勋又出手了,英伟达拟再砸 20 亿美元加码欧洲 AI

    英伟达 CEO 黄仁勋在欧洲访问期间宣布,计划在去年对欧洲投资 80 亿美元的基础上追加 20 亿美元投资,并向法国初创企业 Doctolib、Genesis AI、Pigment 和 Entalpic 注资。黄仁勋主张欧洲通过发展开源模型追赶美国先进 AI 技术,其重要合作伙伴 Mistral 已用 4000 颗 Grace Blackwell 芯片训练最新模型 Le Chonk。

    继续增加投资。他还宣布向法国四家初创企业 Doctolib、Genesis AI、Pigment 和 Entalpic 注资。 接下来,他还将访问伦敦和柏林。 黄仁勋一直主张欧洲通过发展开源模型追赶美国的先进 AI 技术,因其使用成本可以更低,也更方便根据不同需求进行调整。“开放模型很重要,因为可以根据不同语言以及技术自主权的需要进行定制。” 英伟达是法国 Mistral AI 的重要合作伙伴。Mistral 开发的是开放权重模型,即公开模型参数,让其他开发者能够自由使用和修改。 英伟达不仅投资了 Mistral,还向其数据中心供应 AI 加速芯片。Mistral 利用 4000 颗 Grace Blackwell 芯片训练了最新模型 Le Chonk。 黄仁勋还宣布向法国四家初创企业 Doctolib、Genesis AI、Pigment 和 Entalpic 注资。Doctolib 是法国最知名的初创企业之一。自 2013 年成立以来,Doctolib 为医生和其他医务人员提供行政事务管理服务,也成为许多欧洲患者预约就诊的常用平台。 Pigment 主要开发 AI 企业管理软件,E

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星期二

  1. 集微网

    从iPhone 18看端侧AI发展趋势:苹果、高通、联发科、Intel、AMD五强路径对比

    2026年6月WWDC上,Apple发布与Google合作构建的第三代Apple Foundation Models(AFM 3)五模型家族,其中AFM 3 Core Advanced将完整20B参数模型存于闪存、按需加载路由专家,突破DRAM物理限制;iPhone 18 Pro搭载首款2nm芯片A20 Pro,端侧AI算力翻倍。高通、联发科、Intel、AMD则分别以Hexagon NPU、双NPU与CIM存算一体、OpenVINO、XDNA 2架构推进端侧布局,稀疏MoE与Agentic AI成为五强共同方向。

    Your Own Model/Data,与Amazon SageMaker协作。 AI Hub的差异化在于"真实设备部署"而非模拟或理论性能:支持从PyTorch和ONNX自动转换、实时性能基准测试、100+预优化模型可直接在骁龙设备上测试。 多模型合作生态 Meta Llama 3.2-3B Google Gemma 4 IBM Granite 4.0 Mistral AI Nexa AI 通过NexaSDK for Android,应用可直接调用Hexagon NPU、Adreno GPU和Oryon CPU运行Llama、Granite等模型。IBM Granite 4.0已完全优化到Hexagon NPU上,覆盖移动、汽车和IoT平台。 全场景路线图:从手机到机器人 高通的差异化在于开放性和跨平台覆盖——覆盖Windows PC、Android手机、汽车系统、IoT设备和边缘计算,是最全面的端侧AI解决方案。2025-2026年战略重心已从"回答问题的AI工具"转向"能够协同工作的智能伙伴"(Agentic AI)。高通还在加速业务多元化,减少对移动业务的依赖,汽车和AI P

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星期四

  1. MarkTechPost

    Liquid AI 开源 d1-3B 与 d1-omni-600M 多模态决策模型

    Liquid AI 发布 Open d1 系列两款开源权重多模态决策模型:d1-3B 读取文本与图像,d1-omni-600M 读取文本加图像或音频,两者都不生成文本,而是在一次前向传播中返回校准后的类型化答案,输出 token 数为 0。d1-3B 有 3.12B 参数,基于 LFM2.5-VL-3B,使用 400M SigLIP2 NaFlex 视觉编码器和 32,768 token 上下文;d1-omni-600M 有 587M 参数,基于 LFM2.5-Encoder-350M,音频编码器为 17 层 FastConformer,上下文 16,384 token,音频片段上限 30 秒。两个检查点已上 Hugging Face,可通过 Transformers 加载并支持 llama.cpp,LFM Open License v1.0 允许年收入低于 1000 万美元的免费商用;d1-3B 在 Decision Index v0.2.1 得 48.57,在 RTX 4090 上单问题延迟 8 ms。

    forms, and TinyAgent for multi-step jobs. Search and Fetch are free. Asif Razzaq Asif RazzaqMeta AI Open-Sources Rebalancer: A C++ Assignment Solver That Runs About 40 Million Placement Problems a Day; Asif RazzaqGoogle DeepMind Releases EmbeddingGemma 2, a 740M Open Multimodal Embedding Model Built on Gemma 4; Asif RazzaqMistral AI Releases Mistral Large 4 (Le Chonk): A 1.05T Parameter Multimodal MoE Model; Asif RazzaqBeyond Domain-Specific World Models: JEPA-Anything Uses 1 Recipe for 7 Fields

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星期三

  1. The Rundown AI

    OpenAI 发布 722 篇数学论文,称推进多个公开难题

    OpenAI 从未公开的内部模型一次性发布 722 篇数学论文,归入 372 个结果族,声称解决或推进了该领域的重要公开问题。其中最激进的说法是证明了“准黎曼假设”,即素数分布这一百万美元难题的弱化版本;其中 162 篇论文的主要结果用 Lean 编写,可由计算机逐步验证。OpenAI 表示几乎所有新结果只需一次提示词,平均消耗 3 小时 ChatGPT Pro 算力,而上月的 Navier–Stokes 证明动用了 1 万个 AI 智能体。

    onsumption with Glean Register for the on-demand webinar to watch now. MISTRAL 🐈 Mistral's ‘Le Chonk’ joins the West’s open-model surge Image source: Mistral The Rundown: France’s Mistral AI just introduced Large 4, a 1T-parameter open model nicknamed “Le Chonk,” which the company says leads every non-Chinese open system by a “substantial margin.” The details: China's Kimi K3 still tops Mistral’s coding chart at 68%, but Le Chonk's 62% clears the 44% of Reflection AI’s Beam, the new U.S. open mo

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  2. MarkTechPost

    Meta AI 开源 Rebalancer:每天处理约 4000 万个分配问题的 C++ 求解器

    Meta 开源了 Rebalancer,一个带 Python 接口的 C++ 分配问题求解库,采用 Apache 2.0 协议,附带文档、PyPI 包和调试 UI Rebalancer Explorer。该库已在 Meta 内部处理资源分配超过 9 年,每天解决约 4000 万个分配问题,覆盖 30 多种建模形式;在 26.5 万个对象和 3200 个 bin 上 P99 求解时间为 12 秒。它把问题描述与求解分离,规格编译成表达式图后可由局部搜索或 MIP 求解器(FICO Xpress、Gurobi、HiGHS)处理,可通过 pip install rebalancer 安装 v1.0.4,支持 Python 3.12+,PyPI 仍标注为 Alpha。

    d TinyAgent for multi-step jobs. Search and Fetch are free. Asif Razzaq Asif RazzaqGoogle DeepMind Releases EmbeddingGemma 2, a 740M Open Multimodal Embedding Model Built on Gemma 4; Asif RazzaqMistral AI Releases Mistral Large 4 (Le Chonk): A 1.05T Parameter Multimodal MoE Model; Asif RazzaqBeyond Domain-Specific World Models: JEPA-Anything Uses 1 Recipe for 7 Fields; Asif RazzaqMeet Together Link: A Free CLI That Runs Open Models Like Kimi K3 and GLM 5.3 Inside Claude Code, Codex, and OpenCode

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  3. MarkTechPost精选

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,740M 开源多模态嵌入模型

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,一个基于 Gemma 4 架构的 740M 参数开源多模态嵌入模型,可将文本、代码、图像、视频和音频嵌入同一个 768 维空间,采用 Apache 2.0 许可,权重已上线 Hugging Face 和 Kaggle,并提供 Ollama、llama.cpp GGUF 和 LiteRT 版本。模型采用模块化设计,文本与代码主干 270M、视觉编码器 170M、音频编码器 300M 均可选,上下文窗口 8192 token,是上一版的 4 倍。Google 研究团队称其在 MTEB Code 和 MAEB 的 1B 以下多模态嵌入模型中领先,代码检索从 68.76 提升到 78.68;量化后在 Pixel 11 Pro 上纯文本约占 191MB 内存,全多模态约 567MB。

    ch, TinyFetch (full pages as markdown, JavaScript included), TinyBrowser for logins and forms, and TinyAgent for multi-step jobs. Search and Fetch are free. Asif Razzaq Asif RazzaqMistral AI Releases Mistral Large 4 (Le Chonk): A 1.05T Parameter Multimodal MoE Model; Asif RazzaqBeyond Domain-Specific World Models: JEPA-Anything Uses 1 Recipe for 7 Fields; Asif RazzaqMeet Together Link: A Free CLI That Runs Open Models Like Kimi K3 and GLM 5.3 Inside Claude Code, Codex, and OpenCode; Asif RazzaqR

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星期日

  1. 虎嗅

    Fluidstack完成15亿美元融资,估值达180亿美元

    AI基础设施公司Fluidstack完成15亿美元融资,投后估值180亿美元,领投方为量化交易巨头Jane Street,60天内估值从75亿美元翻至180亿美元。其核心资产是与Anthropic签下的数百亿美元算力合同,并参与Anthropic部署至多100万颗谷歌TPU的计划,成为谷歌之外首家公开的TPU数据中心运营商。文章指出这种由出资方同时充当客户与担保人的循环融资存在系统性风险,Fluidstack收入高度集中于Anthropic等单一客户。

    护城河。 ChatGPT上线后,订单像潮水一样涌来。2022年,Fluidstack的收入是180万美元;2023年,3000万;2024年,英国公司注册的审计报表达6620万美元。 公司的核心卖点在于,别人需要数月交付的数千卡集群,Fluidstack可以48小时内部署上线。最知名案例是给Poolside一次性部署了2500块GPU。客户名单也在快速扩容,Mistral AI、Character.ai、Poolside、Black Forest Labs等前沿AI初创公司陆续签约。 不过到这里,它依然是欧洲AI圈里一个“小而美”的存在。2025年2月,法国总统马克龙在AI行动峰会上宣布,Fluidstack将参与在法国北部建设一座100亿欧元、1吉瓦的AI数据中心。一夜之间,这家名不见经传的公司成了欧洲AI主权的希望。 很快,戏剧性的一幕发生了。2025年11月,Anthropic宣布500亿美元美国算力投资计划,Fluidstack被选为定制数据中心的建设与运营方,还深度参与了Anthropic部署至多100万颗谷歌TPU的计划,这使它成为谷歌之外第一家公开已知的TPU数据中心运营

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星期三

  1. AWS Machine Learning

    HEMA 如何用 MCP 和 Amazon Bedrock 打造内部 AI 助手 HAL

    荷兰零售商 HEMA 基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建了内部 AI 助手 HAL,并通过 Model Context Protocol(MCP)把知识接入 HAL 聊天、Kiro、Claude 等工具。HAL 将原本需要三四个门户、耗时一下午的查询缩短到数秒,安全依托 Microsoft Entra ID,客户端不存 AWS 凭证,目前为只读访问。

    Diagram of the fragmented sources a HEMA user consulted before HAL: wikis, service catalogs, and IT portals

    nowledge Bases, and guardrails in a guided environment. For related reading, see Building and connecting a production-ready ecommerce MCP server using Amazon Bedrock AgentCore and Mistral AI Studio and Introducing Amazon Bedrock AgentCore Identity: Securing agentic AI at scale . Mauro is an Enterprise Architect and DevOps Product Owner for HEMA’s central platform (CIP), where he focuses on architecture, developer experience, and making engineering knowledge easy to reach across the organization.

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星期三

  1. The Rundown AI

    OpenAI 称内部模型解出 Navier-Stokes 千禧年难题,数学家质疑优先权

    OpenAI 发布一份来自未公开内部模型的证明,称其解决了千禧年大奖难题之一 Navier-Stokes,该模型能力显著强于 GPT-6 Astra,公司称同时运行约 1 万个智能体、耗时 88 小时完成证明,算力成本达数百万美元。纽约大学的 Tristan Buckmaster 表示他与 Anthropic 的 Levent Alpöge 已沿类似路线研究一年,并在 OpenAI 发布前一晚公开了部分结果,质疑 OpenAI 是在得知其工作后才开始,且未回答他的 Codex 草稿是否用于训练该模型。OpenAI 回应称未看到他们的工作、未访问任何特定用户数据,但无法排除使用数据可能改进了模型。

    mpany’s annualized revenue nearly doubling to $900M since May. Inception Labs released Mercury 2.5, a diffusion model that writes text in parallel rather than word-by-word, claiming Haiku 4.5-level quality at 1,100+ tokens per second. Mistral AI raised €3B ($3.5B) in new funding, valuing the French lab at over $24B, with the company pitching its models to organizations that want to control their own data. Sponsored Listing RSVP to workshop today @2 PM EST: Build an ad creative strategy w/ Claude

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星期二

  1. Mistral AI

    Mistral 推出区域推理端点与优先级服务层,并接入第三方开源模型

    Mistral 宣布 Mistral Regional Endpoints 正式可用,客户可选择推理在欧洲或美国运行,同时 Mistral Priority Tier 进入公开预览,提供自定义速率限制和带 SLA 的可用性承诺。其平台还将支持第三方开源模型,首个接入的是 Z.ai 的 GLM-5.2,这些模型将运行在与 Mistral 自有模型相同的基础设施、区域控制和服务承诺之上。Mistral 同时组建企业联盟,通过 European Compute Units 汇集多年期算力承诺,并计划到 2030 年建成最高 1 GW 的算力容量。

    s, introducing regional endpoints and priority tiers, and forming a coalition to secure long-term European AI compute capacity. With plans to build up to 1 GW of capacity by 2030, Mistral aims to provide a scalable, sovereign AI infrastructure that retains value and control for users. At Mistral, we believe every enterprise and country must be in control of the models it uses, choose where the intelligence runs, control the compute capacity to scale it, and retain its compounding value. Today, w

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星期二

  1. Ahead of AI

    2025 年大语言模型回顾:进展、局限与未来预测

    Sebastian Raschka 回顾 2025 年大语言模型发展,认为主要进展来自 RLVR、GRPO、推理时扩展、工具调用及架构效率优化,而非单纯扩大预训练规模。他指出公开基准已难以可靠反映真实能力,并预测 2026 年 RLVR 将扩展到数学和编码以外的领域,本地工具调用与智能体能力会逐步普及。文章同时主张将 AI 作为提升专业工作的伙伴,而非完全替代人的思考、编码与研究。

    or in the open-weight community, and Qwen has overtaken Llama in popularity (as measured by the number of downloads and derivatives as reported via Nathan Lambert’s ATOM project); Mistral AI uses the DeepSeek V3 architecture for its latest flagship Mistral 3 model, announced in December 2025; Besides Qwen3 and DeepSeek R1/V3.2, many additional contenders have emerged in the race for open-weight state-of-the-art models, including Kimi, GLM, MiniMax, and Yi; Cheaper, efficient hybrid architectures

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