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“你以为你买的是 DeepSeek Flash，实际上可能是个 1.5 bit 的 DeepSeek，或者里面掺了 Opus 用于训练。”这是 Pi 核心贡献者 Armin Ronacher 的一个比喻。他形容现在的 token 市场像一种成分不明的商品——量化程度、实际版本、是否掺了别的东西、计费方式，全是黑洞。
就在刚刚，英伟达史上首次公布了下一代旗舰级机柜 Vera Rubin NVL72 的首次片上实测数据。而且，这次实测直接拉来了DeepSeek-V4-Pro，跑最真实的「智能体编码」任务！结果令人吃惊：对比当前的主力机皇GB300 NVL72，Vera Rubin的每兆瓦吞吐量最高飙升了30倍、Token成本最高暴降了35倍！
安静了一段时间的 Rabbit，终于又有了大动作。据我们了解，Rabbit 即将发布最新一代 Agent，RabbitOS 3 ，目前正在小范围封闭测试阶段。而我们有机会提前体验了这个全新的Agent产品。
真正的智能，在于能否基于有限的数据，实现可靠的泛化与迁移。
AI4S（AI for Science）正在为生命科学行业，掀起一场工业革命！
ScienceDiscovery 是基于 Agent OS（JiuwenSwarm）开发的一款面向跨学科、全流程科研场景的一站式 AI 工作台，解决科研场景面临的工具碎片化、大模型科研幻觉两大痛点问题，打造 AI 辅助科研新范式，加速科学发现，广泛应用于各行各业。
视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型已成为端到端自动驾驶的主流技术路线，但基于自回归（AR）解码的现有架构面临双重结构性瓶颈：其一，逐 Token 串行生成导致推理延迟随序列长度线性增长，严重制约实时部署；其二，训练阶段依赖真实前缀的 teacher forcing 机制，使模型在推理时暴露于自身生成的误差之上，引发长时序累积的曝光偏差（exposure bias）。
今天，Symbiosis Robotics（共生知行）放出了一段新演示。
2026 年 5 月 31 日，英伟达（Nvidia）宣布一颗拥有 88 个定制核心的 CPU 已经进入全面量产。它叫 Vera，采用 Arm 指令集和英伟达自研的 Olympus 核心，既会进入 Vera Rubin 超级计算平台，也会被单独装进 CPU 服务器。戴尔、惠普、联想、超微以及多家服务器厂商，已经开始制造搭载 Vera 的系统。
面对大模型规模与硬件内存之间高达20倍的算力鸿沟，不重训的“1比特量化”如何把千亿参数的硅基大脑塞进微型设备？