全球首个太空AI诞生，H100在轨炼出！马斯克爆赞
全球首个太空AI诞生，H100在轨炼出！马斯克爆赞见证历史！今天，首个由H100太空GPU训出LLM诞生了，它基于Karpathy nano-GPT训练。不仅如此，谷歌Gemma也在太空成功运行，向世界发出首句问候：地球人，你好。
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9225 点击 2025-12-11 16:27
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见证历史！今天，首个由H100太空GPU训出LLM诞生了，它基于Karpathy nano-GPT训练。不仅如此，谷歌Gemma也在太空成功运行，向世界发出首句问候：地球人，你好。
今年 10 月，专注构建世界模型的 General Intuition 完成了高达 1.34 亿美元的种子轮融资。这笔融资由硅谷传奇投资人 Vinod Khosla 领投，这是他自 2019 年首次投资 OpenAI 以来开出的最大单笔种子轮投资，也标志着他在 LLM 之后对下一代智能范式做出的一次重大下注。
基于扩散的大语言模型 (dLLM) 凭借全局解码和双向注意力机制解锁了原生的并行解码和受控生成的潜力，最近吸引了广泛的关注。例如 Fast-dLLM 的现有推理框架通过分块半自回归解码进一步实现了 dLLM 对 KV cache 的支持，挑战了传统自回归 LLMs 的统治地位。
有关大语言模型的理论基础，可能要出现一些改变了。
在本周一举行的 Open Source Summit Japan 主题演讲中，Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 抛出了一个耐人寻味的判断： “AI 可能还谈不上全面泡沫化，但大模型或许已经开始泡沫化了。”
引言：全网热议背后的本体论修正
随着多模态大模型（MLLMs）在各类视觉语言任务中展现出强大的理解与交互能力，如何高效地处理原生高分辨率图像以捕捉精细的视觉信息，已成为提升模型性能的关键方向。
如今，强化学习（RL）已成为提升大语言模型（LLM）复杂推理与解题能力的关键技术范式，而稳定的训练过程对于成功扩展 RL 至关重要。由于语言具有强烈的上下文属性，LLM 的 RL 通常依赖序列级奖励 —— 即根据完整生成序列给一个标量分数。
一直以来，传统 MAS 依赖自然语言沟通，各个 LLM 之间用文本交流思路。这种方法虽然可解释，但冗长、低效、信息易丢失。LatentMAS 则让智能体直接交换内部的隐藏层表示与 KV-cache 工作记忆，做到了：
这篇学术论长文由北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室领衔。《From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理：模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。