AI Day Singapore:NVIDIA 与合作伙伴展示东南亚 AI 进展
NVIDIA 与合作伙伴在 AI Day Singapore 展示东南亚 AI 进展,以 Nemotron 开放模型和工具推动公共部门及企业规模化部署。新加坡 HTX 正研究 Nemotron 3 Super 与 Nemotron 3 Nano Omni;泰国 iApp Technology 开源法律模型,Thanoy 聊天机器人约有 43,000 名用户。
NVIDIA 与合作伙伴在 AI Day Singapore 展示东南亚 AI 进展,以 Nemotron 开放模型和工具推动公共部门及企业规模化部署。新加坡 HTX 正研究 Nemotron 3 Super 与 Nemotron 3 Nano Omni;泰国 iApp Technology 开源法律模型,Thanoy 聊天机器人约有 43,000 名用户。
Google 的 John Platt 在访谈中介绍团队提出的 Empirical Research Assistance(ERA),其思路是把科学问题转化为可打分任务,再由 Gemini 维护一棵历史实验 notebook 的搜索树,用 Upper Confidence Bound 规则挑选最有希望的分支并每次提出约十个变异,各分支共享历史。
小米发布 MiMo-V2.6 系列两款原生全模态开源模型,MiMo-V2.6-Pro 为 1.02T 总参数、42B 激活参数,采用 MIT 许可,Artificial Analysis 称其以 46 分登顶开源权重模型智能指数,输入输出价格分别为 $0.435/M 与 $0.87/M tokens。
推荐理由:小米首次进入前沿开源模型序列,其 RL 环境与训练配方一并开源,可观察后训练成本结构的变化。
TypeSafe AI CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 访谈中介绍其新模型 Jev,称其为面向代码消费的 System 1 大模型,优化目标是每美元智能而非聊天体验。
推荐理由:InstructGPT 作者复盘 RLHF 路线问题,并解释 RLCD 为何把校准概率而非人类偏好当作优化目标。
NVIDIA 推出 DSX Ready 认证计划,用于审核合作伙伴产品是否符合 NVIDIA DSX AI 工厂参考设计要求,首批覆盖电池储能系统(BESS)和冷却分配单元(CDU)两类。
NVIDIA 在埃及大埃及博物馆举办活动,展示该国 AI 生态从能力建设走向规模化落地。埃及 NVIDIA Deep Learning Institute 学员规模一年增长超十倍,NVIDIA 已在非洲培训超 85,000 名开发者,尼日利亚成为该机构全球第二大市场。
Microsoft Research 在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型通过学习式集成融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与图神经网络模型 NeuralLoc,按排名为候选反应分配权重。
Import AI 473 聚焦美国超级智能战略、在小鼠脑内培育类人脑组织,以及机器诠释学。RAND建议美国在通往超级智能的高度不确定路径上维持“行动自由”,围绕人类-AI生态、AI安全架构、国家安全机构改造和社会响应能力投入。研究人员还在脑组织被刻意削弱的幼鼠体内培育出类人脑组织。
NVIDIA 在纽约气候周上介绍了五家用 AI 推进清洁能源的公司。ThinkLabs AI 用 CUDA 平台打造数字孪生与智能体,帮助南加州爱迪生将电网并网申请评估时间从 30-45 天缩短至 2 分钟。
Google 推出 MilleMiglia,一款用 C++ 编写的中程物流实例生成器,可生成逼真且保护隐私的基准数据。它以时空图上的多商品流问题建模跨配送中心运输、换车与暂存,源代码和文档已在 GitHub 提供。
Hex 的数据智能体借助 GPT-6 Astra,把分析答案转化为可交互的可视化内容,让员工愿意主动分享。
Google Research 的 Retrieve-for-Train 通过离线 RL 发现符合奖励的查询扇出并编译为监督数据,再蒸馏至轻量扩散检索器,以单次非自回归推理绕过测试时 CoT 开销。其 53.9M 参数扩散模型可直接将查询嵌入映射为目标嵌入集合,监督样本由冻结的扇出语言模型离线生成,无需人工标注。
Google Research提出ToolGrad,以答案优先范式和文本“梯度”构建已验证API工作流,降低长链工具使用数据的生成成本。ToolGrad-12B在BFCL得83.1分,接近gemini-2.5-pro的83.2,并高于claude-4.5 Opus与gpt-5。
César de la Fuente 的实验室利用 Codex 和 ChatGPT,在现存与已灭绝生物的基因组中搜寻抗菌候选分子,以对抗耐药性感染。
OpenAI 宣布 ChatGPT Work 中的 Data agent 面向所有人开放,可连接公司数据、发现洞察,并用自然语言让 AI 构建交互式仪表盘。
推荐理由:OpenAI 官方披露 ChatGPT Work 数据智能体的连接数据与自然语言建看板能力,可据此判断企业数据工作流的入口变化。
Cloudera 与 Mistral 达成合作,将 Mistral 模型集成至 Cloudera 混合数据平台,为企业提供可控的专用主权 AI。企业可在私有云、公有云、本地及完全隔离环境中训练和运行推理,并利用专有数据定制开放权重模型,保留对数据、智能与计算的控制。
TRL v1.14 的 AsyncGRPOTrainer 现已支持只训练并同步 LoRA adapter 到 vLLM,rank-1 adapter 仅几 MB,可通过各 Job 挂载的 Storage Bucket 传递,无需 NCCL。
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,预计算人类基因组约90亿种单核苷酸变异的分子影响。该平台包含1-petabyte数据,并以AVI评分整合AlphaGenome与AlphaMissense的预测,可通过免费网站、AlphaGenome API及Google Antigravity技能访问。
推荐理由:它把90亿种单核苷酸变异的预计算结果与AVI评分集中到同一入口,便于研究者排序变异并追溯其分子影响。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3,通过实时卫星和气象站观测生成每小时更新、最高 5-kilometer 分辨率的全球天气预报。
推荐理由:材料给出与 WeatherNext 2 的分辨率、更新频率及降水评测对比,可用于理解实时观测如何改善全球天气预测。
Microsoft Research 开源 GigaPath-Flash 与 GigaTIME-Flash,以蒸馏骨干降低群体规模病理研究的计算成本。GigaPath-Flash 配备 22M 参数 ViT-S 和 21M 参数 LongNet 编码器,计算量约低 50 倍,成绩与原版相差 3% 以内;两者采用 Apache 2.0,仅供研究且未经临床验证。
Mistral 与 HUMAIN 宣布数亿欧元规模的战略合作,将在沙特及中东地区推进 AI 基础设施、先进模型开发和 AI 解决方案部署。双方计划开发并本地化先进模型,初期聚焦网络安全与语音,同时开发阿拉伯语表现更强的前沿模型。Mistral 将探索使用 HUMAIN 的数据中心基础设施,双方还计划面向沙特受监管行业制定联合市场策略。
Import AI 470 汇总多项 AI 研究与观点,包括反对赋予 AI 权利、用 SPADE 自动生成训练环境,以及用 Hawkeye 帮助智能体编写硬件感知 GPU 内核。
Microsoft Research 发布 Skala 1.1:训练数据量为前版的 2.5×,GMTKN55 加权平均误差为 2.8 kcal/mol,并在 55 类中的 32 类排名第一。Skala 已可用于 CP2K,正集成至 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP;持续更新的 benchmark 将跟踪后续版本性能。
Import AI 469 聚焦 AI 的环境规则发现、科研复现与递归自我改进,并质疑 Zuckerberg 将超级智能普及与个人赋能相联系的预设。
Import AI 第468期梳理了 IFP 应对自动化 AI 研发风险的23项政策建议,以及 MIT 和 Columbia 关于信任、透明度如何影响 AI 企业协调减速的研究。
Berkeley AI Research 提出 ABBEL,通过可监督的自然语言信念状态,让 LLM 在长程交互中以信念替代完整历史作为工作上下文。在 CollabBench 上,基于重建的信念评分将其与完整上下文模型的性能差距缩小约 50%,训练步数比无信念评分版本减少 50%,同时保持更低的峰值 token 用量。
Google Research发布建筑级屋顶反射率研究与扩展数据集,覆盖9个国家的50多个城市,并通过新的高分辨率 Heat Resilience Earth Engine App 开放访问。其方法融合Sentinel-2数据与30-cm卫星影像,生成的反照率地图相对实测数据RMSE为0.04。模型结果显示,利用这些数据定向规划凉屋顶可在全球范围内将极端城市热度降低最高0.5°C (0.9°F)。
Hugging Face 梳理 AI 智能体领域的易混术语,将 Scaffold 定义为模型周围决定行为的层,将 Harness 定义为调用模型、处理工具调用并决定何时停止的执行层。文章还区分了模型、智能体、上下文工程、Policy、工具、技能与子智能体,并解释了 RL 训练中的环境、Trainer、Rollout 和 Reward。
推荐理由:文章以模型、Scaffold 与 Harness 的分层关系厘清易混术语,并串联上下文工程和强化学习训练环节,便于跨框架沟通。
Berkeley AI Research 梳理自适应并行推理,核心是让模型在推理时自行决定何时拆分任务、生成多少并发线程以及如何协调,从而动态分配串行与并行计算。
SPEX 与 ProxySPEX 利用稀疏性、低阶性和层级结构,以可控数量的消融识别 LLM 等复杂机器学习系统中的关键交互。SPEX 可将交互发现从数十个组件扩展到数千个组件,ProxySPEX 则以约少10倍的消融达到与 SPEX 相当的表现。