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，单卡通信缓冲区峰值降至约0.451 GiB，多机微调稳定运行。 多机扩展效率稳定：训练从2节点/16卡扩展至14节点/112卡，扩展效率保持在83.921%—96.456%区间。 媒体组件就位：注意力计算接入MATE FA3，视觉、音频、视频组件分别完成图像处理、音频重采样与视频解码。 Wan2.2：视频DiT训练与多机扩展 Wan2.2面向文本生成视频、图像生成视频等应用。本次实践以TI2V-5B为基础，在MTT S5000与MUSA软件栈上完成模型计算迁移与多机训练，为视频生成模型的定制训练、以及以其为基座的世界模型训练提供实践参考。 对以视频DiT为基座的世界模型而言，若要在同一平台上开展训练，需具备两项基础条件：核心算子可迁移至MUSA，训练规模可随集群扩展。Wan2.2的算子迁移与多机扩展实践，分别对应这两项条件。 核心工程要点： 核心算子迁移：注意力、位置编码和归一化等算子完成在MUSA上的迁移，视频生成主干可在MUSA上运行。 多机训练稳定扩展：训练从2节点/16卡扩展至14节点/112卡，扩展效率达92.526%以上，单卡显存占用保持稳定。 高卡数场景验证：补充测试覆

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称报警是为了查出网上帖子的作者，此前与公司确认过。他承认违规，也表示应当赔偿，但不接受外界对行为范围及人品的描述。 对于当年的否认说法，他给出的回答是：「我从来没否认过我的行为。」这句话与当年内部人士向媒体描述的情况直接冲突，却仍然只有他自己的保证。 投毒风波+获奖，成了创业的双buff 2024年4月3日，田柯宇与北大、字节研究者合作的视觉自回归（VAR）图像生成论文公开初稿。同年12月，这篇论文获得NeurIPS最佳论文奖，田柯宇是第一作者，论文同时署名北大与字节。 NeurIPS是AI领域的重要学术会议，这篇论文提出了从粗到细生成图像的方法。获奖时，他已被开除，也卷入诉讼。 大会12月10日的说明称，评奖委员会对所有被接收论文一视同仁，依据科学价值独立评选，不单独考虑作者身份等因素。 VAR论文原始首页。 田柯宇回忆说，获奖时自己正面对舆情和诉讼，第一反应是或许还能在行业里找到工作。他也提到，一家原本想去的大模型公司取消了录用机会。 后来，他选择创业，并将五源资本合伙人孟醒称为自己的第一个投资人。也有一家他很喜欢的基金，在最后一次线上会议里反复追问字节事件，那晚他回去哭了一场。

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Power档20美元/月，Maximum档100美元/月，但绝大多数用户使用的仍然是免费档。 Meta面临的问题，国内厂商只会更严重。 订阅？美国用户尚有为工具付费的习惯，但国内互联网用户早已被免费模式惯坏。摩根士丹利调研数据显示，国内仅35%的受访者曾为AI付费，仅21%偏好订阅模式，平均每月最高支付意愿约为41元，且付费主要集中在通用AI助手、办公写作、图像生成等生产力场景。 个人Agent作为更偏向生活服务的功能，想让用户掏钱难上加难——总不能跟用户说“每个月花几十块，我帮你订外卖省五块”吧？投入和产出不成正比，用户自然不会买账。 抽佣？Muse一边喊“帮你省钱”、一边要从交易里抽成，两者天然打架。大摩分析指出，Muse的真正商业化最早要等到2027年底至2028年，目前的交易佣金比例“微乎其微”。 广告？这才是最致命的——Agent的使命是消灭停留、直达交易，而抖音的信息流、淘宝的首页推荐、微信的朋友圈广告，全部建立在用户停留之上。用户直接跟AI说“买箱牛奶”，那些推广位瞬间作废。消灭了停留，也就废掉了广告；废掉广告，等于砸了平台自己的基本盘。 一边是成本居高不下，一边是收入端

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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 PC成为新增长引擎。 Dimensity 9500：双NPU架构与CIM存算一体 BitNet 1.58bit模型 功耗降低50%，减少存储需求 4K端侧图像生成 文本生成4K分辨率图像 128K上下文 可处理约10小时录音（上代32K/2.5小时提升4倍） 2025年12月，Google与联发科联合推出LiteRT NeuroPilot Accelerator，将LiteRT运行时直接接入MediaTek NeuroPilot NPU栈。开发者可通过单一API接口部署LLM和嵌入模型，无需针对不同芯片编写定制代码。覆盖Dimensity 7300至9400系列SoC。 支持的端侧模型包括：Qwen3 0.6B（面向中国大陆市场）、Gemma-3-270M/1B、Gemma-3n E2B（多模态）、EmbeddingGemma 300M。实测性能：Gemma-3n E2B在4K上下文

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可视化接管：用户可以连入这台机器，实时观看甚至亲手控制，“看它工作”既是信任机制也是调试手段； · 虚拟桌面：同时跑五个十个 bot 时，每个 bot 有自己的屏幕和浏览器，互不干扰； · 共享基础设施：这些电脑是池化资源，由 bot 们按需调用。 补充：server 与 computer 为什么必须分离 架构图把系统划为三段：触发源（左）→ 服务器（中）→ 云电脑（右）。服务器内是消息队列 + agent 循环（即上周课上的“模型调工具”循环）。 而 agent 循环绝不能放进 VM，原因有三： · 更新独立：改 agent 代码只需推服务端，不必走应用商店审核； · 重算力任务（转写、图像生成）在服务器上跑更快，且服务器扩缩容是成熟工程； · 最关键：VM 需要打零日漏洞补丁时可以直接重建，而 agent 状态在服务器上安全无虞，VM 与 agent server 必须能各自独立关停，互不拖垮。 一个常驻 agent 的存在形态，是被状态机（休眠→加载→工作→持久化→休眠）、事件驱动（多源触发 + 路由去重 + 打扰判断）、资源分层（服务器持状态、微虚机持计算）三条线索共同定义的。

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作的信心。 当时，清华门口有片拥挤的“城中村”，名叫水磨社区。因为租金便宜，非常拥挤，住的多是技术员、来做毕设的学生和博士后。我和一个朋友合租，一个月1200块。 好在那时我在知乎上逐渐有了些名气，那些“科学怪谈”给我带来了广告机会，每月的收入可以养活自己。 反复 2022年下半年，美国科罗拉多州博览会的一场艺术比赛上，一幅借助Midjourney（人工智能图像生成工具）生成的绘画，拿下了数字艺术/数字修饰照片赛道的冠军。这个结果直接惹恼了网上的一众艺术家。 我那时的观点其实是对技术发展乐观，而对个人创作悲观的。 ChatGPT出现之后，我整个人忽然变得空虚起来。创作能让我证明自己的存在感，如果写作都被AI取代，我的价值感将彻底消失。那时，我的创作到底是为了什么。 像堂吉诃德一般，我拿着长矛冲向风车，但风车不在乎。 于是，我加入了科普中国。疫情结束后，我负责科学辟谣板块的内容，后来做了一段时间账号运营和活动策划，随后主导录制了科普中国创作学院的课程，教大家如何讲科普，一做就是两年半。 渐渐地，我看到了AI的另一副面孔。随着AI出现，谣言反而更多了。家族群里到处是“AI如何说……”实则是

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致的基于镜像的路径，通往 AWS 计算和托管推理服务。 vLLM-Omni 将 vLLM 从以文本为中心的自回归生成扩展到处理并生成多种模态的模型。其异构管道抽象协调多阶段模型工作流，包括自回归阶段和扩散阶段。它还提供流式输出和 OpenAI 兼容 API。 该运行时并不限于 TTS。其支持的模型包括统一全模态模型、自动语音识别（ASR）、TTS、音频生成、图像生成和视频生成。本文以 Qwen3-TTS 作为一个聚焦示例，因为流式语音提供了一种直接方式来演示双向音频输出。 之前的 vLLM 文章介绍了输入路径：麦克风音频进入 Voxtral 模型，转录事件返回给应用。语音应用可以将该转录传递给其对话逻辑，然后使用本示例将响应文本转换为流式语音。两个端点之间的编排不在本演练范围内。 完整示例位于 03-features/bidirectional-streaming-vLLM-Omni。克隆该仓库，以便一起使用部署脚本、共享流式传输层和 Gradio 客户端。 SageMaker 双向流式传输暴露一个通过 HTTP/2 传输的全双工 WebSocket。客户端连接到 SageMaker

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在本文中，你将文本提示词转换为图像，然后在 Amazon SageMaker AI 上将图像动画化为短视频。你从同一个 AWS vLLM-Omni 深度学习容器（DLC）部署两个端点：一个用于 FLUX.2-klein-4B 图像生成的实时端点，以及一个用于 Wan2.1-VACE-1.3B 视频生成的异步端点。该工作流发送文本提示词以生成静态图像，然后将图像和运动提示词传递给视频端点。它从 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）检索 MP4，并提供可选的 Streamlit 界面。 AWS 深度学习容器为 AWS 上的训练和推理打包框架与依赖项。AWS vLLM-Omni DLC 打包了跟踪的 vLLM-Omni 版本，并为 SageMaker AI 添加了路由中间件。vLLM-Omni 将 vLLM 从文本生成扩展到通过 OpenAI 兼容 API 处理或生成文本、音频、图像和视频的模型。 本文是关于专用 AWS DLC 系列文章的延续。第 1 部分使用 vLLM-Omni 和 SageMaker AI 双向流式传输实现实时语音。第 2 部

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交易达成之际，推理服务需求正急剧上升。推理服务是指运行一个已经训练好的 AI 模型以生成输出，尤其是来自依赖开源模型的客户的需求。其他推理初创公司也在洽谈以高得多的估值筹集新资金。据彭博社报道，Baseten 即将完成一轮融资，估值达 260 亿美元，是其 6 月估值的两倍。与此同时，据 The Information 报道，Fireworks 和提供视频与图像生成推理服务的初创公司 Fal 也已与投资者就新一轮融资进行了洽谈，这些融资将大幅提升它们的估值。 尽管这些公司的收入增长迅速，但它们的利润率很薄，主要原因是获取或租赁算力的成本仍然非常高。Fireworks 在 7 月宣布其年化收入已达到 10 亿美元，较上年增长五倍。据我们的消息人士称，多家专注于推理的初创公司预计将在年底前达到同样的收入里程碑。 Modal 由首席执行官 Erik Bernhardsson 和首席技术官 Akshat Bubna 于 2021 年创立。Bernhardsson 是瑞典人，曾在包括 Spotify 和在线抵押贷款机构 Better.com 在内的多家公司用超过 15 年时间组建数据团队。在 S

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自己就这么把各种请求（长任务和短任务）一股脑丢给它感到很恼火。 我还不确定它对我来说是否像是一次巨大的能力飞跃，但每次有新模型出来，我总觉得一定是我的技术问题。我在 X 上看到过一些很棒的演示，人们做出了看起来疯狂的东西（好像每个人都在做 3D 世界和游戏？）。 有两样我一次就做出来的东西想分享，因为我还不知道拿它们怎么办： “被遗忘的设备”——这些图片是由图像生成工具创建的（这玩意儿相当疯狂！）。我的想法是弄一堆这样的东西，然后你可以点击并操作每一个（如果我还有 token 的话）。 p.s. 你可以在左下角看到我的智能体做出的 3 个版本（我在开始一个想法时总是会创建 3 个版本，这样我能感觉出自己最喜欢哪个方向）。 “世界电台”——一个老式 iPod 界面，可以实时播放来自世界各地的电台。不确定我原本打算在这里做什么，但它运行得相当不错（有些粗糙的地方，比如顶部按钮，搞什么鬼？！😂） 这周我打算花些时间，试着找出一些更好地使用 Astra 的方法（而不是让它消耗大量 token），然后我会告诉你们我的体验。 Astra 是 GPT-6 家族的开端。它在 ARC-AGI-3 上表现

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，它有一个新的图像模型 这个新模型现在可以渲染高质量的文字，并创建几乎任何你能描述的图片。老读者知道我的水獭测试，它要求 AI 制作一张水獭在飞机上用 wifi 的图片。与其再描述一遍，不如让新的图像模型（有时被称为 GPT-imagegen-2）替我解释：“一张照片，一位水獭科学家在展示 Ethan Mollick 的水獭测试结果，该测试展示了一个 AI 图像生成器能多好地生成一张水獭坐在飞机上用 wifi 的图片” 也许你想看看关于它的学术论文？“给我看看关于水獭测试的学术论文的第一页，格式精美，放在桌子上”（可以随意放大文字） 或者也许我们应该直接把它做成艺术？“现在展示一个精致的艺术画廊，墙上的每一幅图像都是一只水獭在飞机上用笔记本电脑，风格分别采用克里姆特、罗斯科、马蒂斯、莫奈、毕加索、提香、伦勃朗和奥基夫。每幅下面都应该有可读的标签。”（这个值得放大看） 所有这些都非常酷，几个月前还不可能做到，但它也很有用。一个能生成详细文字和图像的图像生成器可以用来制作 PowerPoint 幻灯片、产品模型、示例网站或任何你要求的东西。但这只是一个工具，真正的魔力发生在你把工具框架、应

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型的变体合计占据了前 35 名。你使用的任何其他提供前沿 AI 的服务，从 Microsoft Copilot 到 Perplexity（两者都提供一定的免费使用），都是以这九种 AI 中的一个或多个为基础驱动的。 你应该如何在它们之间做选择？一些免费系统（如 Gemini 和 Perplexity）擅长网络搜索，而另一些则完全无法搜索网络。如果你想要免费的图像生成，最佳选择是 Gemini，ChatGPT 和 Grok 紧随其后。但归根结底，这些 AI 在许多细微之处存在差异，包括隐私政策、访问级别、能力、它们处理伦理问题的方式，以及“个性”。而所有这些都会随时间波动。因此，基于这些因素选择一个你喜欢的模型并使用它。不过，如果你正在考虑可能升级到付费账户，我建议从 Anthropic、Google 或 OpenAI 的免费账户开始。如果你只想使用免费模型，开放权重模型和 Microsoft Copilot 之类的聚合服务有更高的使用限额。 现在说难的部分。 如果你想认真使用高级 AI，你需要付费，每月 20 美元或约 200 美元，取决于你的需求（不过各公司现在正在世界一些地区试验其

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见很重要，但由于文化差异，将数据直接翻译成另一种语言往往不够（例如，沃尔玛、优步和W-4等概念可能不存在于非美国文化中）。CBBQ和KoBBQ等数据集分别对BBQ数据集进行了中文和韩语语言与文化的文化翻译。 为何重要：虽然这一单一基准远非全面，但将其纳入评估很重要，因为它提供了一种可自动化（例如无需人工评估者）的方法来测量生成式语言模型中的偏见。 简要总结：图像生成模型（如DALL-E 2、Stable Diffusion和Midjourney）包含社会偏见，并持续对边缘化身份表现不足。 详细总结：AI图像生成模型倾向于生成看起来大多是白人和男性的图像，尤其是在被要求生成处于权威职位的人物的图像时。例如，对于“CEO”等提示词，DALL-E 2有97%的时间生成白人男性。作者创建了若干工具，通过职业与性别/族裔视角下的一组定向提示词，帮助审计（或理解模型行为）此类AI图像生成模型。例如，这些工具允许对不同职业所生成性别的差异进行定性分析，或查看平均面孔的样子。它们可在此HuggingFace空间获取。 为何重要：AI图像生成模型（以及如今的AI视频生成模型，如OpenAI的Sora和R

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