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NSA 每年花数十亿美元测试 AI 模型，这意味着什么
有报道称美国国家安全局为测试 AI 模型支付了数十亿美元级别的费用。这一数字揭示了情报机构与前沿模型之间正在形成的深度依赖关系。
Hacker News2 分钟阅读
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大语言模型
大模型能力、发布与评测
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顶尖专家也看走眼：AI 进展为何总比预测快五年
一项研究显示，顶尖 AI 专家持续低估技术推进速度：AI 提前五年达到 IMO 金牌水平，Anthropic 年化收入约为专家预测的五倍，但自动驾驶等落地场景的预测则喜忧参半。
The Decoder2 分钟阅读
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小模型上眼镜：PrismML 把 LLM 装进高通芯片的智能眼镜
PrismML 将其小型语言模型带到搭载高通芯片的智能眼镜上，目标是让开放权重模型直接跑在设备端，充分利用已有算力。
TechCrunch2 分钟阅读
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Black Forest Labs 推出 FLUX 3 Action：70 亿参数开源机器人模型，速度与基准双突破
以图像生成模型 FLUX 闻名的 Black Forest Labs 进军机器人领域，发布开源世界动作模型 FLUX 3 Action，仅 70 亿参数便在 RoboLab-120 基准上刷新纪录，推理速度最高达前代最佳模型的 3.95 倍。
The Decoder2 分钟阅读
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Gemini 3.8 Live 加入实时数字人：谷歌把多模态交互推向“面对面”
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live，首次引入 Live Avatar 能力，让模型在实时音视频对话中拥有可交互的虚拟形象，多模态交互从“语音助手”迈向“面对面代理”。
Google DeepMind2 分钟阅读
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AI 性能成本每年降 13 倍，但便宜的不一定是最好用的
Epoch AI 测算，达到固定性能基准的 AI 成本每年下降约 13 倍；剔除硬件与竞争因素后，MIT 估计算法本身的年进步约为 3 倍。但推理模型单任务算力消耗更高，实际账单未必更便宜。
The Decoder2 分钟阅读
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LFM2.5-VL-DSpark：视觉语言模型提速的新思路
Hugging Face 上出现 LFM2.5-VL-DSpark，主打视觉语言模型的推理加速。它指向多模态部署中最现实的瓶颈：不是能不能看懂，而是看得够不够快、够不够便宜。
Hugging Face2 分钟阅读
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DeepMind 换帅后转向：AGI 不再是主线，Gemini 4 要提前发布
Google DeepMind 新负责人 Koray Kavukcuoglu 将重心从 AGI 叙事转向产品交付，计划让 Gemini 4 比年底更早发布，并称可信智能体比 AGI 讨论更重要。
The Decoder2 分钟阅读
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Gemini 4 进入打磨阶段：DeepMind 新掌门首次发声意味着什么
Google DeepMind 新任负责人 Koray Kavukcuoglu 首次以该身份接受采访，透露 Gemini 4 正处于 refinement 阶段，Google 在旗舰模型发布节奏上长期落后于竞争对手后，正接近推出这款备受期待的模型。
The Verge2 分钟阅读
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Mercury 2.5 跑出每秒 770 tokens：推理速度正在成为新战场
Mercury 2.5 宣称达到每秒 770 tokens 的生成速度，把大模型竞争从参数规模推向推理效率，对实时交互类应用意义重大。
Hacker News2 分钟阅读
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Google 推出 Flash TTS：用文字描述从零设计 AI 声音
Google 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 两款语音合成模型，支持超 100 种语言，可通过文字描述凭空生成新音色，并能在单份脚本中生成双人对话。
The Decoder3 分钟阅读
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Gemini 3.8 语音合成亮相：Google 的 TTS 路线图走到哪一步了
Google DeepMind 放出 Gemini 3.8 文本转语音的预告，延续 Gemini 系列多模态能力向语音端的延伸。本文梳理这次发布的位置、TTS 赛道的竞争格局，以及它对开发者和产品方的实际意义。
Google DeepMind2 分钟阅读