GPT-5.5翻倍，Gemini涨3倍：这波涨价游戏还能玩多久？
GPT-5.5翻倍，Gemini涨3倍：这波涨价游戏还能玩多久？Epoch AI刚刚发布的《梯度更新》报告，做了一件简单粗暴的事：把全球所有Blackwell芯片能处理的Token数量算出来，再和实际需求一比。结论只有一个字——不够。
来自主题: AI技术研报
7954 点击 2026-05-28 20:59
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
Epoch AI刚刚发布的《梯度更新》报告，做了一件简单粗暴的事：把全球所有Blackwell芯片能处理的Token数量算出来，再和实际需求一比。结论只有一个字——不够。
近期，深圳河套学院（SLAI）AI训练平台项目团队，联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳大数据研究院、华为GTS（全球技术服务）团队与深智城AI算力平台，仅用1个月，共同基于昇腾910C国产算力集群实现DeepSeek-V4-Pro全参数续训练/SFT稳定运行，完成长稳训练1500+步，训练MFU超30%，关键训练算子效率提升14%。
医学AI会写解释，但不代表它真的“看到”了关键证据。
从数学、代码、复杂推理，到多轮工具调用，大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后，RL 不再只是一个算法问题，同时更加是一个系统问题。
相信大家都有过这样的体验：同一个系列的模型，使用文本交互的时候，模型就像开启了 “最强大脑”，数学代码等各种复杂推理任务样样精通，可是一旦将其改造成语音对话模型之后，性能就猛烈下降，严重 “降智”，经常会犯很多基本的逻辑错误。
当下视频生成模型正在快速逼近真实世界的画面质感，但一个现实瓶颈也越来越突出—— 那就是分辨率越高，生成所需要的时间就越长。
大模型进入自动驾驶后，最直接的价值在于场景理解。它可以识别前车是否准备并线、行人是否可能横穿、施工区域是否会影响车道，也可以分析复杂路口中的让行关系。
Gemini 3.5的闯祸实录。
前段时间开源了 guizang-ppt-skill，之后我自己用它做内容的时候发现一件事。
在具身智能快速发展的今天，机器人已经不再满足于「看见」刚体物体，而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门，到服务机器人整理抽屉，再到工业场景中的工具操作，大量真实世界目标都属于关节物体（Articulated Objects）。
3D世界“会看”了，但还不会“改”。
你有没有想过，我们每天用的 AI 大模型，可能在某些词汇上天生就有缺陷？不是因为训练数据不够，不是因为算力不足，而是因为语言本身的规律——那些用得少的词，模型就是学不好。更让人意外的是，这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
就在几天前（5月22日），DeepSeek官方扔出了一枚重磅炸弹：DeepSeek-V4-Pro将在5月底结束优惠后，永久降价至原价的四分之一。各大媒体瞬间被诸如“白菜价”、“夯爆了”的标题刷屏。看看这组惊人的新定价：每百万Token输出6元，输入（缓存未命中）3元，而输入（缓存命中）仅仅只要0.025元！
随着大语言模型在各类应用中加速落地，一个核心技术瓶颈日益凸显——AI始终缺乏真正的长期记忆能力。当前主流的RAG（检索增强生成）方案依赖语义相似度检索历史信息，但“语义相似”并不等于“真正相关”，常常出现检索结果不完整、无法区分信息相关性、缺乏推理能力等问题。
智能体时代，如何让视觉分割更准确？
在这些场景，一个集合也许一个月只被查询几次，运行时间不超过5小时，用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设，让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的，成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题，也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。
众所周知，大模型训练成本极高。
不用百万级 3D 标注，模型也能从普通驾驶视频中学会「自己是怎么动的」。Wayve 的 LA-Pose 试图把未标注视频里的运动信号，转化为自动驾驶系统所需的相机位姿估计能力。
过去几年，大模型竞争主要发生在 AI 公司之间。但随着 AI 开始从数字世界进入真实设备与物理世界，竞争逻辑正在发生变化。
一个纯Python写的开源项目，竟把OpenAI用Rust写的王牌给秒了！最终战绩6比5，Hermes直接上演工程暴力美学，解释型语言终于逆天改命。
最近，谷歌的日子不太好过。
当你把一段长达9分钟、在“晴空万里”与“冰天雪地”间剧烈切换的冰岛旅行Vlog输入给大模型，并要求它做一份旅行攻略时，常规的视觉大模型通常只能给出一份基于字幕和画面标签拼凑的“流水账”。
Anatoli Kopadze 这条帖子 2200 万阅读，我一开始以为又是那种「10 个 AI 技巧改变你人生」的流量帖。点进去一看——还真有东西。17 个功能里大概有 5 个我压根不知道存在，还有 3 个我一直在用但用法完全是错的。
最近到了毕业季，好多朋友来找我聊一件事：有什么办法帮他降 AIGC。
Code Arena最新放榜，Qwen3.7-Max以1541分冲进全球第四，成为前五中唯一的非Claude模型。编程，中国模型第一次杀到这个位置。
多模态Agent最容易制造的一种错觉是：它看过图片，所以它记住了图片。
说在前面：这又是一篇讲Harness的Survey，你最近可能已经看过了数篇讲Harness的文章、论文，其中还可能包括我上周解读的《Agent Harness Engineering：Agent的底盘工程综述｜CMU、耶鲁、Amazon》。
你的电脑里，或许很快会住进一只会聊天的「小怪兽」。
Skill水平参差不齐，龙虾之父Peter看不下去了。
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练一次要烧 8 张 H100 整整 25 天，RLinf 从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，把训练吞吐拉高近 4 倍——1 个月的活，1 周就能干完。