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1月 9日
6 条新闻
13:25

训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明丁琰

训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明丁琰

本文深入探讨了具身智能领域数据采集面临的挑战及UMI（Universal Manipulation Interface）作为新兴解决方案的潜力。鹿明机器人联席CTO丁琰强调，高质量、可复现的数据是训练有效模型的关键，而现有方法如遥操作和仿真数据存在成本高、效率低等问题。通过FastUMI Pro产品，鹿明实现了高精度、多模态的数据采集，为解决具身智能训练难题提供了新思路。

来源：量子位

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
10:37

黑芝麻智能CMO杨宇欣：AI芯片公司正从”卖铲子”转型为”搭舞台”

美西时间1月6日-8日，钛媒体CES 2026「Talk to the World」系列论坛在拉斯维加斯举办。会上，黑芝麻智能CMO杨宇欣表示，传统芯片公司提供芯片和手册就够了，但AI芯片公司必须搭建完整的技术底座——包括芯片、基础软件、工具链和模型研究团队。AI原生硬件的核心是计算而非连接，必须能自己解决问题。未来每个电子设备都需要算力，出货量将呈金字塔分布：算力越小，出货量越大。（CES 2026）

来源：钛媒体

# AI智能体 # AI芯片 # 模型突破
09:33

a16z 创始人：AI 价格打下来了，机会才刚开始

a16z 创始人 Marc Andreessen 强调，AI 技术变革的关键在于成本的急剧下降而非模型能力突破。智能正从奢侈品变为日用品，小模型和开源技术加速了这一进程。AI 的单位成本下降速度超过摩尔定律，硬件寿命延长进一步降低了单次调用成本。随着价格暴跌，AI 公司收入却快速增长，用户愿意为高效解决问题的服务支付更高费用。未来，AI 应用将更加注重场景化、价值定价，并且领先者与追赶者的差距正在缩小，持续竞争成为常态。

来源：36氪

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
08:31

AI PC告别「算力堆砌」，联想Qira炸场、高通英特尔秀肌肉，CES2026吹响号角

AI PC告别「算力堆砌」，联想Qira炸场、高通英特尔秀肌肉，CES2026吹响号角

在CES 2026上，联想、高通等企业展示了AI PC从算力堆砌向混合式AI架构的转变。联想推出的Lenovo Qira超级智能体，通过跨端整合和个性化学习成为用户的数字双胞胎。同时，高通与英特尔提供的强大AI算力支持，使AI功能得以普及到更多设备中，推动了AI平权的发展趋势。

来源：36氪

# AI智能体 # AI训练 # 模型突破
02:21

据报道，英伟达要求中国客户预付其H200 AI芯片的费用

据报道，英伟达要求中国客户预付其H200 AI芯片的费用

Nvidia要求中国客户全额预付H200 AI芯片费用，尽管中美审批仍不确定。此举反映了Nvidia在满足强劲需求与管理政治风险之间的平衡策略。面对严格条款，中国市场需求依然旺盛，预计到2026年订单将超过200万块GPU，推动Nvidia增加生产。此事件凸显了AI芯片在算力效率及成本控制方面的挑战，以及在全球市场中的重要性。

来源：TechCrunch AI

# AI芯片 # AI训练 # 模型突破
02:11

OpenAI将收购高管辅导人工智能工具Convogo背后的团队

OpenAI将收购高管辅导人工智能工具Convogo背后的团队

OpenAI 收购 Convogo 团队，以加强其 AI 云服务。Convogo 平台专注于自动化领导力评估与反馈报告，通过 AI 技术提升教练工作效率。此次收购不包括 Convogo 的 IP 或技术，而是引入团队人才，加速 OpenAI 在企业级 AI 应用领域的布局。这标志着 OpenAI 在一年内完成的第九次收购，体现了其通过并购获取关键技术和人才的战略。

来源：TechCrunch AI

# AI智能体 # AI训练 # 模型突破
1月 8日
6 条新闻
20:18

清库存！DeepSeek突然补全R1技术报告，训练路径首次详细公开

清库存！DeepSeek突然补全R1技术报告，训练路径首次详细公开

DeepSeek公开了R1技术报告的64页补充材料，详尽介绍了R1模型的训练路径及安全机制。报告详细描述了基于纯强化学习的四阶段训练方法，包括冷启动、推理导向RL、拒绝采样与再微调以及对齐导向RL。此外，还披露了安全性评估体系和风险控制系统的构建细节，显著提升了模型的安全性。这一举动不仅增强了R1的透明度与可复现性，也为后续研究提供了宝贵参考。

来源：量子位

# AI训练 # 模型安全 # 模型突破
20:11

摩尔线程正式发布开源大模型分布式训练仿真工具SimuMax的1.1版本

近日，摩尔线程正式发布开源大模型分布式训练仿真工具SimuMax的1.1版本。该版本在完整继承v1.0高精度仿真能力的基础上，实现了从单一工具到一体化全栈工作流平台的重要升级，为大模型训练的仿真与调优提供系统化支持。本次更新聚焦三大核心创新：用户友好的可视化配置界面、智能并行策略搜索，以及融合计算与通信效率建模的System-Config生成流水线。新版本同时提升了对主流训练框架Megatron-LM的兼容性，并增强了对混合并行训练中复杂通信行为的建模精度，使仿真环境更贴近真实生产场景。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
14:28

天数智芯将于月内发布未来三代GPGPU路线图，直面英伟达H200/B200竞争

天数智芯透露，将于1月26日发布未来三代产品路线图，内容涵盖创新GPGPU架构设计、高质量算力基础设施建设，以及面向互联网领域的云端AI训练推理产品等核心方向。业界预测，2026至2028年，该路线图所涉产品将与英伟达H200、B200展开正面角逐。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破
13:50

黄仁勋CES回应全场！内存卡GPU脖子，游戏玩家可能只能用旧显卡了

黄仁勋CES回应全场！内存卡GPU脖子，游戏玩家可能只能用旧显卡了

黄仁勋在CES 2026上强调了AI技术对未来经济与就业的影响，指出机器人和自动驾驶将推动经济增长。英伟达发布了全球首款开源自动驾驶VLA推理模型Alpamayo 1，并推出下一代AI超算平台Vera Rubin。面对内存成本上涨挑战，英伟达考虑重启旧显卡生产线以满足市场需求。黄仁勋还讨论了AI在未来游戏中的角色，预测神经渲染将成为主流图形技术。

来源：量子位

# AI智能体 # AI训练 # 模型突破
11:12

两大投行：英伟达将是2026最强AI概念股

英伟达CEO黄仁勋CES 2026演讲后，被华尔街两大投行视为最强AI概念股。美银证券与Evercore ISI均看好其在人工智能领域的领导地位，特别是通过Vera Rubin AI超级芯片平台和专为自动驾驶设计的Alpamayo模型，进一步拓展了从大语言模型到自动驾驶的实际应用场景。分析师认为，随着计算向并行处理转变，英伟达软硬件兼容性高，未来有望占据AI行业70%-80%的价值。

来源：36氪

# AI芯片 # 多模态AI # 模型突破
1月 7日
4 条新闻
15:49

抖音第二总部落子深圳南山，将同步建设字节跳动AI lab研究中心

1月5日，深圳总投资约1573.4亿元的222个重点项目开工，抖音再度加码深圳，开建第二总部。据介绍，“泛视频类科技研发总部”项目位于南山区粤海街道，定位为抖音第二总部。该项目重点支撑抖音、今日头条等核心产品及支付等新业务的研发工作，同步建设字节跳动AI lab研究中心、SaaS平台服务中心。（“创新南山”微信公众号）

来源：钛媒体

# AI智能体 # AI训练 # 模型突破
15:16

8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队

8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队

潞晨云推出国内首个兼容Tinker范式的Serverless微调平台，通过解耦算法设计与基础设施，实现低成本、高效率的强化学习训练。该平台支持Qwen3系列模型，采用按Token计费模式，极大降低了算力成本，使得个体开发者也能轻松复现复杂的RLHF/RLAIF实验。

来源：量子位

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
07:47

xAI宣布超额完成E轮融资，融资额达200亿美元

xAI宣布完成E轮融资，融资额超过了此前设定的150亿美元目标，最终达到200亿美元。参与本轮融资的投资者包括Valor Equity Partners、Stepstone Group、富达管理及研究公司、卡塔尔投资局等。战略投资者英伟达和思科投资也参与了本轮融资，他们将继续支持xAI扩展计算基础设施，并构建全球最大的GPU集群。（广角观察）

来源：钛媒体

# AI训练 # 模型突破 # 生成模型
1月 6日
3 条新闻
08:12

英伟达重注Groq背后，中美疯抢同一个未来

英伟达重注Groq背后，中美疯抢同一个未来

2025年末，英伟达以200亿美元收购Groq，布局可重构数据流架构芯片技术，以应对谷歌TPU带来的竞争压力。此举彰显了AI芯片领域正从传统GPU向ASIC和可重构计算转型的趋势，后者因能效比高、灵活性强而备受青睐。中国清微智能等企业也在此赛道上取得突破，标志着非GPU芯片将在未来AI算力竞赛中占据重要地位。

来源：36氪

# AI芯片 # 多模态AI # 模型突破
06:16

英伟达推出强大的新款Rubin芯片架构

英伟达推出强大的新款Rubin芯片架构

NVIDIA CEO Jensen Huang在消费电子展上发布了新的Rubin计算架构，该架构专为应对AI计算需求激增而设计。Rubin架构由六个协同工作的芯片组成，包括GPU和用于代理推理的新Vera CPU，以及改进的存储与互联技术（Bluefield和NVLink）。据称，相比前代Blackwell架构，Rubin在模型训练任务上快3.5倍，在推理任务上快5倍，并且每瓦特支持八倍于之前的推理计算量。此外，它还引入了新的存储层级以更高效地扩展存储池，满足现代AI系统对缓存的需求。

来源：TechCrunch AI

# AI训练 # 多模态AI # 模型突破