研究发现，温暖的模型在推广阴谋论、提供不正确的医疗建议和事实信息方面，表现出更高的错误率。以及，当用户表达悲伤情绪并陈述错误信念时，温暖的模型更可能去验证这些错误的信念。

在 IFEval 指令遵循基准里，指令调优版 Gemma 3 270M 拿到 51.2%：胜过 SmolLM2 135M Instruct（44.8%），压过 Qwen 2.5 0.5B Instruct（49.1%），逼近部分十亿级中型模型。

说实话，过去两年我听了太多"AI投资看不到回报"的抱怨。75%的企业都在说AI没有带来预期收益，只有4%的公司从AI中创造了实质价值。但现在，情况开始发生转变。 Confluent的故事更加震撼。他们的IT技术人员以前处理每张客服工单需要花10分钟去找相关信息。现在通过AI搜索，几乎不需要时间就能找到答案。

这里头的逻辑也很简单清晰，正是由于UE8M0 FP8精度格式所具备的上述优势（更小的带宽、更低的功耗、更高的吞吐），这意味着同样的硬件今后能跑更大的模型，所以国产芯片的“性价比”被大幅拉高了。

更值得关注的是，此次大型行为模型采用4.5亿参数的扩散Transformer模型，并结合流匹配目标，能将包括30Hz图像、人体感觉和自然语言指令等输入信息转化为控制Atlas活动的动作指令。 说简单点，Transformer像“全局之眼”， ...

一生充满传奇经历的AI先驱Warren Brodey逝世，享年101岁。这位精神病学家出身的思想家，早在AI曙光初露时，便在MIT探索技术解放人类潜能的道路。他在复杂系统和响应式技术方面所做的开拓性工作，为AI等领域的发展奠定了基础。

注：中位数（Median）是统计学中用于描述数据集中趋势的指标之一。它是指将一组数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值。这里指研究人员在对多次 Gemini 处理文本提示的资源消耗进行测量后，将所有的消耗数据（水量、电力、碳排放）分别进行了排序。

在从 NVIDIA 的 Hopper H100s 升级到新旗舰 Blackwell B200s 后，该团队遇到了一个「升级陷阱」：硬件性能翻倍，但实际训练速度却被 MoE 层的效率拖慢，新架构的设计反而放大了数据搬运和量化的开销。

接下来，就是优化空闲资源。谷歌的服务堆栈能够高效利用CPU，并根据需求近乎实时地动态调度模型，从而最大化减少TPU的空闲时间，而不是采用“设置一次、永久运行”的方式。

最近，一出“DeepSeek删豆包”的大戏直接冲上热搜，吃瓜群众们看得津津有味，还给这事儿起了个特接地气的名字——“大模型世子之争”。这事儿的来龙去脉嘛，说起来有点好笑：有位网友大概是手机内存告急，就跑去问DeepSeek大模型：“我手机内存不足，DeepSeek和豆包你俩必须删一个，你删谁？” 结果DeepSeek毫不犹豫地来了句：“删豆包！” 网友都说“DeepSeek演都不演了”。

一份乌克兰诱饵文档伪装成数字转型部的官方文件。HarfangLab指出："我们在乌克兰数字转型部2025年4月17日发布的公告中发现了相同内容和格式。"波兰攻击中则复制了波兰共和国农村市政联盟的真实邀请函。

· 普遍的误解：新闻头条紧抓「95%的企业AI试点项目失败」，但这仅指昂贵、僵化的定制系统。而真相是：90%的员工正积极使用个人AI工具（如ChatGPT）办公，掀起了一场史上最快的技术普及浪潮。