Ai2 如何用 GPU 时间预算重构集群调度
Ai2 用 GPU 时间预算、分层公平分配和时间切片契约替换了原有的优先级调度器,把各研究项目该分多少 GPU 时间的争论从逐案运维操作变成透明的预算分配流程。其集群管理数千块 NVIDIA H100、B200 和 B300,规模从 88 到 1024 块 GPU,约 150 名内部研究者的需求长期是可用算力的 2-3 倍。

Ai2 用 GPU 时间预算、分层公平分配和时间切片契约替换了原有的优先级调度器,把各研究项目该分多少 GPU 时间的争论从逐案运维操作变成透明的预算分配流程。其集群管理数千块 NVIDIA H100、B200 和 B300,规模从 88 到 1024 块 GPU,约 150 名内部研究者的需求长期是可用算力的 2-3 倍。
2026 年 10 月,前字节实习生田柯宇创立的 10 人实验室获五源资本和 IDG 3000 万美元投资,估值 2 亿美元,计划 2027 年发布面向机器人、自动驾驶和交互式视频的基座模型。
Credo 在推出 ZeroFlap 光模块一年后,将产品带宽从 800G 推向 1.6T,最新一代全 DSP 模块 Cardinal 802 首次集合 200G/lane 的 Cardinal DSP、收购 DustPhotonics 获得的 Kfir200 SiPho PIC 及 PILOT 诊断平台。
字节 Seed 团队发现 DeepSeek-V4 系列在长上下文检索中会随信息位置每隔 4 个 Token 周期性波动,128K 大海捞针测试中同一条信息换位置后准确率最高相差 40.2 个百分点。
天体物理学家 Brice Ménard 与 Claude Science 合作,制作出首张完整的紫外天空图。此前天文学家已从射电到伽马射线完成全天图,但大片天空区域从未在紫外波段被观测过。
Anthropic 为 Claude 推出两项 beta 功能:Dashboards 可连接 BigQuery、Databricks、Snowflake、Salesforce 等数据源。
Ben Affleck 本周因多段采访视频走红,他在 GQ 和 Bloomberg Screentime 2026 活动中讲解机器学习、神经网络、Transformer、张量、GPU 与推理等概念,并称自己会写 Python。
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Amazon SageMaker HyperPod 发布多租户参考架构,让多个团队共享同一套 HyperPod EKS 集群。
Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在访谈中提出"合成超级智能"(synthesis superintelligence)路线:以物理实验为环境的强化学习、AI 驱动的材料表征、DFT 与高通量实验室,让模型学习做科学的全过程而非只看已发表结果。
清华背景公司 Naive AI(工商注册名北京智衍慧生科技有限公司)成立 7 个月完成三轮融资共 4 亿美元,投后估值 14.2 亿美元,投资方包括腾讯、博裕、红杉中国、IDG、经纬等。
清华大学智能产业研究院(AIR)首届博士生李健雄创立具身智能公司本溯智能(BASAL Intelligence),获五源资本领投,常春藤资本、线性资本、华山资本跟投,清华 AIR 副教授詹仙园任首席科学家。
华为在全联接大会上推出 OceanStor M900,英伟达也已推出 CMX Context Memory Storage,将推理中可复用的 KV Cache 分层外置存储,以存换算降低算力开销。
IROS 2026 共收录 1933 篇论文,多标签统计显示 Robot Learning / Embodied AI 约 809 篇、Navigation / Planning 564 篇。
如祺出行COO韩锋认为,世界模型能力越强,真实数据的重要性不会降低,合成数据负责扩展已知长尾场景,真实数据负责发现未知问题并提供校准验证。如祺出行不训练大模型,而是以常态化出行服务、Robotaxi和线下运维网络采集真实数据,通过数据闭环向自动驾驶、世界模型和具身智能公司交付训练材料。
扎克伯格与 Priscilla Chan 支持的 nonprofit Biohub 正协调一项 18 亿美元的计划,覆盖数据、实验室设备和算力,目标是训练能预测细胞行为的 AI 模型,以加速药物研发。
微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量级智能体 RL 框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的同一 agent harness 直接参与强化学习,无需在训练框架内重新实现智能体。
推荐理由:原文给出了框架的代码规模、Kubernetes 支持与训练配方,读者可据此判断真实 harness 参与 RL 的落地成本。
Healthleap 完成 3800 万美元种子轮和 A 轮融资,其中 800 万美元种子轮由 Sequoia Capital 和 First Round Capital 联合领投,3000 万美元 A 轮由 Hummingbird Ventures 领投。
Google DeepMind、Meta 和 AI 药物发现初创公司 Isomorphic Labs 联合向扎克伯格夫妇创立的非营利生物医学研究机构 Biohub 投资 3 亿美元,用于构建 AI 数据集,让研究人员能够以数字化方式提出、预测和回答生物学问题。
英伟达团队从 Nemotron 3 出发,用 SFT、RL 和生成-验证-改进的推理流程打造专项模型,在 IOI 2026 和 IMO 2026 均达到金牌线。
推荐理由:原文给出了从 Nemotron 3 微调到 IOI、IMO 金牌级成绩的完整配方,读者可据此复用其数据与推理流程。
OpenAI 通过博客、GitHub 仓库和推文发布了一批来自未公开内部前沿模型的数学成果,共 722 篇手稿、归入 372 个相关结果族,源自约 4000 个研究问题的评估,平均每个结果消耗约 3 小时 ChatGPT Pro 推理算力。
推荐理由:OpenAI 用内部模型批量产出数学结果,读者可据此了解这批成果的规模、算力成本与外界质疑。
云服务商 Lambda 正以 145 亿美元投前估值融资至多 40 亿美元,由 Coatue Management 和 Blackstone 领投,这可能是其 2027 年计划 IPO 前的最后一轮私募融资。
旧金山初创公司 Mirror Particle 正在从零构建一个模拟人类行为及其变化原因的基础模型,认为依赖 LLM 角色扮演预测人群行为的方式根本行不通。该模型结合客户数据、时事、流行文化与社交媒体,追踪“真实行为”而非问卷自述,并给出推荐背后的动机与约束。
Amazon SageMaker HyperPod 可通过 SageMaker Unified Studio 将集群连接到项目,让团队成员在工作区中启动训练与微调工作负载,同时保留底层治理控制。文章提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型,并说明如何跨层设计身份、容量与可观测性策略,使基础设施团队继续掌管集群运维,ML 团队在项目上下文中使用获批算力。
Google Research 提出将 Google Earth AI 的 Population Dynamics Foundation Model(PDFM)作为公共卫生领域的即插即用地理空间基础模型,无需任务特定微调即可增强现有流行病学模型。
NVIDIA《State of AI in Telecommunications》报告显示,89% 受访者认为开源模型与软件对公司 AI 战略重要。NVIDIA 发布 300 亿参数的 Nemotron 3 Large Telco Model(LTM),由 AdaptKey 基于开源电信数据集微调,并开放完整微调流程。
PhAI Labs 联合 Stanford、Oxford、Princeton 的研究者提出 JEPA-Anything,把 JEPA 的预测状态拆成四个正交因子、各配一个预测模块再重组,在物理、机器人、天气等十个测试任务上超过同架构同数据的标准 JEPA。
Falcon-Emirati-7B 发布,这是基于 Falcon-H1-Arabic 打造的阿联酋方言专用模型,旨在像母语者一样理解和生成阿联酋阿拉伯语。它沿用 Falcon-H1 混合架构(Mamba 与 Transformer 注意力并行),基座家族覆盖 3B、7B、34B 三种规模,上下文窗口最高 256K tokens。
Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体与科研任务的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,Apache 2.0 全量权重将于本月放出。
Reflection AI 正式发布其首个前沿开源权重模型 Beam,称在高级推理基准上性能与中国领先开源模型相当,且推理计算量少 3-4 倍。Beam 是 5010 亿参数、230 亿激活参数的 MoE 文本模型,预训练使用 23.8 万亿 token,上下文窗口 100 万 token;公司称其得分与 Z.ai 的 GLM-5.2 持平,并超过当前西方领先开源模型。
一项基准测试用 5,070 个禁用推理的案例,检验本地 Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf 能否只用英文单词完成正整数加法并给出精确结果,其数字准确率为 23.57%,格式合规率 96.17%。准确率随位数增加从一至三位数的 97.04% 降至十至十三位数的 6.44%;在 169 个启用中等推理的配对案例中,模型答对 167 个。
MIT Technology Review 基于对 300 名数据与 AI 高管的调研发现,企业平均仅约 34% 的智能体 AI 项目能进入生产环境,知识匮乏是主要失败原因之一。
Google AI 重点介绍了 AI 研究实验室 Living Models 的工作。该实验室将 Gemma 4 与 BOTANIC-1 配合使用;BOTANIC-1 是一个基于 320 种植物的 DNA 训练的模型,可识别会改变作物性状的突变。在一项甜瓜产量基因测试中,这两个模型用不到四分钟就从 2,494 种可能性中将目标突变排在首位,而实体育种试验则需要数年。文中附有演示和论文链接。
Aleph Alpha 发布 Kolibri,一个德语和英语双语模型,总参数 78B,采用混合专家架构,每个 token 约激活 3B 参数。公司称 Kolibri 在两种语言的质量与运行成本上处于帕累托前沿,德语基准得分 71%,解码速度快于 GPT OSS A5B、Qwen 3.6 A3B 和 Gemma 4 A4B 等同类模型。
企业 AI 的竞争焦点已从预测模型能否超越统计预测,转向如何让预测系统在不偏离业务意图的前提下自主决策。深度学习与生成式 AI 驱动的智能分析支持实时训练,使 AI 持续演进而非等待季度刷新,其数据来源也从规整的数值记录扩展到非结构化交互数据。Everest Group 合伙人 Vishal Gupta 称,"分析"一词正让位于 AI。
Hinton、Bengio、Andrew Barto、Jakub Pachocki等22位作者发表论文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?
为我们所有用 AI 加速科学与医学、造福社会的工作所产生的影响感到非常自豪。
NASA 与 IBM Research 联合多家学术机构发布 NASA-IBM Lunar Foundation Model,称其为最早的开源月球科学基础模型之一。
DeepSeek 弹性计算团队大量招聘,尤其需要资深工程师,并同步发布技术分享《DeepSeek弹性计算(DSec):面向大规模Agent训练的沙盒基础设施》。
Napster 联合创始人 Sean Parker 正把 Stability AI 重建为面向音乐专业人士的 AI 工具公司。两年前他参与了对这家图像生成初创的 8000 万美元救助,如今与出任 CEO 的 Prem Akkaraju 一起公布新方向。