Author: aitrendtrackers@rengongzhineng.io

Meta 正在测试一款 自研 AI 训练芯片，希望借此减少对 Nvidia 等硬件厂商的依赖。据 Reuters（路透社） 报道，该芯片专为 AI 任务优化，由 台积电（TSMC） 代工，目前处于 小规模部署 阶段，若测试顺利，Meta 计划扩大生产。 这并非 Meta 首次尝试定制 AI 芯片。此前，该公司曾推出专门 运行 AI 模型的芯片，但 从未 涉及 训练 领域。然而，Meta 在芯片开发上的探索并非一帆风顺，过去已有多个芯片项目因未达预期而被取消或缩减规模。 目前，Meta 今年的资本支出预计高达 650 亿美元，其中大部分将用于采购 Nvidia GPU。如果自研芯片能部分替代 Nvidia 设备，即便削减 一小部分 成本，对 Meta 来说也是 重大利好。

Google DeepMind 再次掀起 AI 界的狂潮，正式推出 Gemma 3 ——一款轻量级但性能炸裂的开源 AI 模型。这款模型不仅沿袭了 Gemini 2.0 的前沿技术，还专为 单 GPU/TPU 设备 设计，无论是手机、笔记本，还是工作站，都能流畅运行。 过去一年，Gemma 生态（Gemmaverse）已经收获了 超 1 亿次下载，衍生出 6 万多个变体，成为开源 AI 领域的顶流。如今，Gemma 3 进一步升级，带来了 1B、4B、12B 和 27B 四种规格，开发者可以根据硬件和性能需求自由选择。 Gemma 3 新功能抢先看 🔥 全球最强单加速器模型：在 LMArena 排行榜的人类偏好测试中，Gemma 3 完胜 Llama-405B、DeepSeek-V3 和 o3-mini，成为同规格 AI 领域的佼佼者。 🌍 140 种语言支持：开箱即用支持 35+ 语言，预训练支持 140+ 语言，助力全球化 AI 应用。…

OpenAI 正在推出一套全新的 API 和工具，帮助开发者和企业更高效地构建 AI 代理。这些技术正是支撑其自家 AI 代理 Deep Research 和 Operator 的核心——前者能够自主搜索互联网，生成结构清晰、引文完整的研究报告，而后者则能根据用户文本指令自主操作浏览器，比如查找体育赛事门票或预订餐厅。 现在，开发者终于能直接使用这些强大 AI 代理的底层技术，打造自己的竞品，或是针对特定领域和受众定制更加专业的 AI 代理。 OpenAI 的 AI 代理进化史：从 Deep Research 到 Responses API OpenAI 近期在推理、多模态处理和安全机制上的突破，为 AI 代理的发展奠定了基础，尤其是其“o”系列推理模型（o1 和 o3）。 “推理模型对 AI 代理的能力至关重要，”OpenAI 平台产品负责人 Olivier Godement 说道。“过去，AI 代理最大的问题是无法处理复杂的长期任务，比如规划。” 然而，尽管 AI 代理的潜力巨大，开发者一直缺乏易于部署到生产环境的工具，直到现在。 让 AI 代理真正“懂事”：Responses API 和开源 Agents SDK 为了解决这些问题，OpenAI 推出了几款全新产品：Responses API、内置的网页搜索和文件搜索工具、计算机使用工具，以及开源的 Agents…

DeepSeek，这家正在颠覆AI行业的中国初创公司，至今仍未接受外部投资。在硅谷AI创业公司频繁宣布融资、资本竞逐AI模型的背景下，DeepSeek创始人梁文峰却稳坐钓鱼台，对蜂拥而至的投资人一概不理。**《华尔街日报》（WSJ）**近日揭秘了梁不愿引入外部资金的三大关键原因。 1. 梁文峰不想失去控制权 一般来说，创业公司需要外部资本支持，因此难免会受投资人影响。然而，DeepSeek是个特例。 早在2023年，梁在接受中国媒体采访时就曾抱怨VC们过于关注AI的快速变现，而非基础研究。因此，即使大量投资机构希望进入，梁始终不愿放权。 2. DeepSeek目前根本不缺钱 相比其他从零开始的AI初创公司，DeepSeek的资金来源并不依赖外部投资，而是靠High-Flyer基金的盈利输血。 3. VC投资可能加剧信任与隐私担忧 DeepSeek的中国背景让其在国际市场面临监管压力，而外部投资可能让情况更加复杂。 但DeepSeek不会永远拒绝投资 尽管梁目前不急于融资，但这并不意味着DeepSeek永远不会引入外部资本。 未来谁会投资DeepSeek？ 虽然DeepSeek现在还在“谢绝VC”，但大厂们已经开始盯上它： 结论：DeepSeek还能独立多久？ 梁文峰目前依靠High-Flyer的资金维持DeepSeek的独立性，同时避免VC干涉。但随着AI计算需求激增、盈利压力加大、基金表现下滑，DeepSeek终究可能不得不开放融资大门。 最终的问题是：当DeepSeek决定融资时，它会选择谁？ 是腾讯、阿里等中国科技巨头，还是国际资本？这不仅关乎公司发展方向，也会影响其在全球市场的战略定位。

OpenAI再下一城！据路透社报道，这家AI巨头已与GPU云计算公司CoreWeave达成一项5年期、119亿美元的天价合作协议。这不仅是OpenAI在计算资源上的一大步，更是在与微软的“暧昧竞争”中布下的一步高手级棋局。 CoreWeave：从“微软专供”到OpenAI的座上宾 本次协议的亮点之一，是OpenAI直接拿下CoreWeave 3.5亿美元的股权，而且这部分投资与CoreWeave即将进行的IPO完全独立。 值得一提的是，CoreWeave的最大客户原本是微软。在2024年，微软贡献了CoreWeave62%的收入，使其年营收飙升至19亿美元（2023年仅为2.29亿美元，一年暴增近8倍）。如今，OpenAI正式入局，CoreWeave不仅新增了一位超大客户，还有效降低了单一客户依赖带来的IPO投资风险。 CoreWeave拥有Nvidia 6%股权支持，其AI云业务遍布32个数据中心，截至2024年底运行着超过25万张Nvidia GPU，包括最新的Blackwell系列。可以说，这家公司掌控着AI算力的命脉，而OpenAI选择下注，显然是为了确保未来不再因算力短缺而受制于人。 OpenAI & 微软：友谊小船说翻就翻？ 这笔交易的另一个看点，是它与微软和OpenAI之间日益紧张的关系息息相关。 微软作为OpenAI的大金主，已经投入了140亿美元，并有权分享OpenAI的一部分收入。然而，随着OpenAI的崛起，双方的竞争关系日益显现。OpenAI不仅争夺企业级客户，还计划推出高端AI代理，与微软展开直接竞争。 回顾过去几个月，微软已经开始去OpenAI化： 这场AI军备竞赛已经打响，CoreWeave的加入，无疑让OpenAI多了一张强力王牌。 CoreWeave：从挖矿到IPO，华丽转身 CoreWeave的故事本身就足够戏剧性。这家公司最早是加密货币挖矿公司，由前对冲基金从业者创办。如今，它已完成华丽转型，成为AI时代最炙手可热的云计算玩家。 如果一切顺利，这场从GPU挖矿到AI淘金的狂欢，将让CoreWeave的创始人们继续在资本市场“印钞”。 未来走向：OpenAI vs 微软，全面开战？ 从这笔交易来看，OpenAI已经不再满足于微软的资源，而是直接投资自己的GPU云计算提供商，彻底掌握算力命脉。未来，OpenAI可能会： 至于微软，它也不会坐以待毙——自主AI模型、收购人才、拓展云计算合作，多线并行，全面应对OpenAI的独立化进程。 这不仅是AI巨头们的较量，更是一场关于AI算力、数据、市场份额的终极博弈。CoreWeave的这步棋，可能只是开局，但AI战场上的真正较量，才刚刚开始。

大语言模型（LLM）的推理能力再迎重大突破！来自伦敦国王学院（King’s College London）和艾伦图灵研究所（The Alan Turing Institute）的研究团队推出了一种全新的自蒸馏框架——CODI（Continuous Chain-of-Thought via Self-Distillation），可以让LLM在不显式生成推理步骤的情况下，依然具备强大的逻辑推理能力。 大模型推理的难题：显式 vs. 隐式 CoT Chain-of-Thought（CoT）提示工程已经被证明是提升LLM逻辑推理能力的有效方法，它能让模型按步骤拆解问题，进行层层推理。然而，CoT主要依赖自然语言来表达推理过程，而研究表明，人类的数学推理其实并不完全依赖语言，这意味着可能存在更高效的推理方式。 目前，LLM在推理时主要面临以下挑战： 一些方法（如Coconut）尝试用课程学习（Curriculum Learning）来逐步引导模型内化推理步骤，但仍然存在误差传播和遗忘问题，导致效果不理想。因此，如何在保证推理能力的同时，减少计算开销，成为了研究的关键。 CODI：用自蒸馏让AI“内化”推理过程 为了解决这个问题，研究团队提出了CODI框架，它的核心思想是： CODI的关键机制： 相比于传统方法，CODI无需多阶段训练，通过单步蒸馏就能让模型获得推理能力，避免了课程学习方法中的信息遗失和遗忘问题。 实验结果：推理更强，速度更快 研究团队在数学推理任务上测试了CODI，结果令人惊喜： 此外，CODI还能在跨领域任务（如SVAMP和MultiArith数据集）上取得更好的泛化能力，说明它不仅能在数学推理中生效，还能扩展到更广泛的逻辑推理任务。 未来展望：CODI如何改变AI推理？ CODI的出现，标志着隐式CoT推理终于追上了显式CoT，同时也让推理更加高效。相比传统方法，它的优势在于： 未来，CODI可能会被应用到更复杂的多模态推理任务，比如： 总结CODI通过自蒸馏+隐式推理，成功让大模型推理速度更快、计算更高效，并首次让隐式CoT达到显式CoT的推理能力。这一突破，不仅让LLM在数学推理任务上表现更优，也为未来的AI推理技术提供了新的方向。未来，CODI有望在更复杂的推理场景中发挥巨大作用，让AI真正迈向高效、精准、可扩展的推理时代！

微软与Ubiquant的研究团队又有新突破！这次他们带来了一款全新的基于规则的强化学习框架——Logic-RL，能够通过训练逻辑谜题，自然习得类似DeepSeek-R1的推理模式，让大模型的逻辑能力更上一层楼。 大模型的推理能力，还能怎么提升？ 近年来，大语言模型（LLM）在后训练阶段取得了巨大进展，比如DeepSeek-R1、Kimi-K1.5和OpenAI-o1，它们的推理能力越来越强。然而，DeepSeek-R1虽然开放了模型权重，但却没有提供训练代码和数据集细节，这让人们对如何在小模型上扩展推理能力、如何构建最佳训练数据结构、以及如何可靠地复现推理方法充满疑问。 传统数学数据集（如GSM8K、Omini-MATH）在难度和逻辑深度上不够稳定，导致实验控制变得困难。因此，研究人员开始意识到，需要针对性的数据集，能够控制复杂度，以便更好地研究推理能力的涌现现象。 目前，大模型推理能力的提升主要依赖以下技术： 这些方法不断推动模型推理能力的进化，而Logic-RL正是基于RL的一项重大突破。 Logic-RL：如何让AI像人一样解逻辑题？ 微软和Ubiquant团队开发的Logic-RL，是一种基于规则的强化学习（RL）框架，能让模型通过逻辑训练习得类似DeepSeek-R1的推理能力。 它采用REINFORCE++算法，并参考了DeepSeek-R1的奖励机制进行后训练。随着训练的深入，模型会自动分配更多计算步骤给推理，让生成的token数量从几百扩展到上千，从而形成更深入的思考过程。 实验数据令人惊喜： 然而，研究过程中也遇到了一些有趣的挑战。例如，Qwen2.5-Math-7B的格式问题，它在训练过程中总是喜欢输出Python代码块，而不是严格按照格式要求生成答案。此外，研究团队对比测试了Qwen2.5-7B-Base和Qwen2.5-7B-Instruct，结果发现两者在RL训练时的表现几乎一致，包括验证准确率、响应长度增长曲线和奖励曲线。 REINFORCE++ vs PPO vs GRPO：谁才是最优解？ 实验还对比了三种强化学习算法在推理任务上的表现： 此外，该模型在超出分布（Super OOD）泛化能力上的表现也非常亮眼，AIME数据集上提升125%，AMC数据集上提升38%，表明强化学习不仅能提升模型在训练数据上的表现，还能帮助它形成可迁移的推理策略，适应更复杂的问题。 这项研究的意义？ Logic-RL证明了基于规则的强化学习框架能够培养复杂推理能力，这对AI的发展至关重要。然而，研究人员也意识到，当前的研究基于相对小规模的逻辑数据集，这可能会限制其在真实数学或编程任务中的适用性。因此，未来的研究方向可能包括： 总的来说，Logic-RL为AI推理能力的进化提供了一条新路径，或许未来的LLM不仅能解数学题，还能像人一样推理和思考！

谷歌AI又放大招了！最新发布的可微分逻辑元胞自动机（DiffLogic CA），带来了一种全新的神经元胞自动机（NCA）训练方式，让复杂模式的学习和生成更加智能化。 几十年来，研究人员一直在试图破解元胞自动机中的“涌现行为”——也就是用简单规则推导出复杂现象。传统的方法是自底向上的，先定义局部规则，然后观察会生成什么样的模式。而谷歌研究团队反其道而行之，提出了一种完全可微分的方法：让系统自己学习需要哪些局部规则，才能生成指定的复杂模式，同时仍然保持元胞自动机的离散特性。这不仅让规则的发现过程变得更加自动化，而且更具可扩展性。 在此之前，学界已经尝试使用非微分方法来学习转换规则，也研究过如何让一维元胞自动机变得可微分，从而使用梯度优化来学习规则。如今，DiffLogic CA在这些研究的基础上更进一步，打破了手工设计规则和自动学习计算模型之间的壁垒。 DiffLogic CA 到底是啥？ 谷歌的研究团队提出了一种新颖的可微分逻辑门方法，成功让元胞自动机“学会”康威生命游戏（Conway’s Game of Life）的规则，并通过学习到的离散动态生成复杂模式。这个方法结合了两大核心技术： DiffLogic CA 的核心思想，就是融合这两种技术，让可学习的局部逻辑计算成为可能，最终推动可编程物质的发展。 它是怎么运作的？ NCA的基本思想是，将经典的元胞自动机和深度学习结合，通过可学习的更新规则实现自组织行为。传统方法依赖昂贵的矩阵运算，而NCA则用梯度下降来优化交互方式，同时保持局部性和并行性。它的运行方式如下： DiffLogic CA 在此基础上进行了重大改进，它用逻辑门替换了神经元，使系统可以通过连续松弛来学习离散运算。这意味着，元胞的状态不再是由传统神经网络计算得出，而是由逻辑门电路决定。这样一来，模型不仅更具可解释性，计算效率也得到了大幅提升。 复刻康威生命游戏，表现如何？ 康威生命游戏诞生于1970年，是最经典的元胞自动机之一，它用极其简单的规则，展现出了丰富的复杂性。谷歌团队用 DiffLogic CA 训练了一套模型，让它在512种不同的3×3网格上学习生命游戏的规则。 这项研究的意义？ DiffLogic CA 提供了一种全新的 NCA 结构，使用二进制状态和循环逻辑电路进行计算，并通过可微分逻辑网络训练逻辑门，使计算更加高效和透明。相比于传统 NCA，DiffLogic CA 不仅计算成本更低，还增强了可解释性。 未来的优化方向可能包括： 这一研究表明，可微分逻辑门+NCA的结合，或许能在可编程物质领域打开新的大门，让计算变得更加高效，同时更适用于复杂的模式生成任务。

微软正在加速自家AI技术的布局，试图在与长期合作伙伴OpenAI的竞争中占据一席之地。据悉，该公司正在研发强大的AI模型，并积极寻找替代方案，以驱动Copilot等产品的运行。 根据《The Information》报道，微软已经打造出与OpenAI的o1和o3-mini类似的AI“推理”模型。然而，OpenAI拒绝向微软提供关于o1运作方式的技术细节，这无疑加剧了双方的紧张关系。此外，彭博社爆料称，微软正在开发一款名为MAI的模型家族，性能可媲美OpenAI的产品，并计划在今年晚些时候通过API对外开放。 与此同时，微软也没有把鸡蛋放在一个篮子里。据悉，该公司正在测试来自xAI、Meta、Anthropic和DeepSeek的AI模型，考虑是否可以用它们替代Copilot中依赖的OpenAI技术。此外，微软为了稳住AI战局，已投入约140亿美元给OpenAI，并重磅挖来了DeepMind和Inflection的联合创始人穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman），负责整体AI战略布局。

Opera 最近发布了一款名为 “Browser Operator” 的本地 AI 代理，它能够直接在浏览器内执行各种任务，比如自动购买商品、填写在线表单，甚至收集网页内容——让用户彻底摆脱繁琐的重复操作。 与传统的 AI 助手不同，Browser Operator 不是一个独立的工具，而是浏览器本身的延伸，直接集成在 Opera 浏览器内运行。更重要的是，它所有的任务处理 完全本地化，不依赖云端服务器，因此用户的敏感数据不会被传输到第三方，隐私安全性大幅提升。 如何运作？让 AI 直接帮你买袜子！ Opera 官方演示了一个有趣的应用场景——买袜子。过去，用户需要手动浏览电商网站、挑选商品、填写地址、输入支付信息。而现在，用户只需给 Browser Operator 下达指令，AI 便能自动完成整个购物流程。甚至在填写支付信息等关键步骤时，AI 也会暂停，确保用户确认无误后再继续执行。 核心驱动力 来自 Opera 自研的 AI Composer Engine，这款引擎让 Browser Operator 能够理解用户的自然语言指令，并在浏览器内直接执行相应操作。而且，整个过程 透明可控，用户可以随时介入、更改或撤销 AI 的操作，比如取消订单、调整填写内容等。 比其他 AI 工具更强在哪？ 目前，许多 AI 助手依赖截图或视频录制来“观看”网页内容，但 Opera 采用的是 DOM（文档对象模型）和浏览器布局数据，即网页的文本结构，而非屏幕像素。这一技术差异带来了三大优势： 浏览器进化：从工具到智能助手 凭借 Browser Operator，Opera 正在让浏览器从一个单纯的互联网访问工具，升级为能主动 提升生产力的 AI 代理。未来，浏览器或许不再只是一个用来上网的窗口，而是一个能够主动帮助用户处理事务的智能助手。…