2025年4月17日，圣马特奥，加利福尼亚 —— 数据编排和存储平台领导者Hammerspace宣布完成1亿美元B轮融资，由Altimeter Capital领投，ARK Invest等新老投资者共同参与，公司估值超过5亿美元。这笔融资将加速Hammerspace在全球市场的扩张，巩固其在人工智能（AI）驱动的数据基础设施领域的领先地位，助力企业应对由AI引发的“大数据重心转移”趋势。
大模型聚合平台OpenRouter新推出的Optimus Alpha，已经处理了772亿Token，平均每天超过200亿。并且这个数字还在上升，日Token处理已超过340亿，排名第二，并在Trending榜单上位列第一。
芯片设计是现代科技的核心，逻辑优化（Logic Optimization, LO）作为芯片设计流程中的关键环节，其效率直接影响着芯片设计的整体性能。
推理性能提升的同时，还大大减少Token消耗！
近年来，大语言模型（LLM）的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化，这一趋势催生了「测试时扩展（test-time scaling）」的研究热潮。
双人动作生成新SOTA！
本文基于一项系统性研究《A Survey on the Optimization of Large Language Model-based Agents》，该研究由华东师大和东华大学多位人工智能领域的研究者共同完成。研究团队通过对大量相关文献的分析，构建了一个全面的LLM智能体优化框架，涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面。您有兴趣可以找来读一下这篇综述。
如果你让当今的 LLM 给你生成一个创意时钟设计，使用提示词「a creative time display」，它可能会给出这样的结果：
肝癌是全球癌症相关死亡的第三大原因，手术切除后的复发率高达70%，如何准确预测肿瘤手术切除后复发风险是一个难题。
大语言模型（LLM）近年来凭借训练时扩展（train-time scaling）取得了显著性能提升。然而，随着模型规模和数据量的瓶颈显现，测试时扩展（test-time scaling）成为进一步释放潜力的新方向。
