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英特尔代工业务目前首要任务是18A大规模量产
英特尔CEO陈立武警告，除非有"重要外部客户"保证利润，否则可能停止14A半导体制程投资。他表示，英特尔18A前的制程可仅靠自有产品获得合理回报，但14A制程的资本成本增加，需要外部客户才能实现可接受回报。如果实施这一决定，可能意味着英特尔无法继续遵循摩尔定律，这对半导体行业将产生深远影响。
浙江大学发布LAPO：让AI学会“适度思考“的智能训练方法
浙江大学团队开发的LAPO方法成功解决了AI推理模型"过度思考"问题，通过两阶段训练让AI学会根据问题复杂度自主调整推理深度。实验显示该方法将计算用量减少40.9%的同时准确率提升2.3%，为AI系统的智能化和实用化发展提供了重要突破。
从社交媒体到钢铁制造：Dispo联合创始人的转型之路
Dispo社交网络和约会应用Teaser AI联合创始人Daniel Liss创立了钢铁制造公司Nemo Industries。该公司计划利用AI技术优化生铁生产，并自建熔炉设施。Liss认为从创立之初就使用AI的公司将比竞争对手拥有20%-30%的利润优势。公司此前已融资2820万美元，目前正与现有投资者洽谈1亿美元A轮融资，并获得两个南方州超过10亿美元的激励措施承诺。
香港大学、阿里巴巴联合推出TTS-VAR：让AI画画变得更聪明的全新框架
本研究提出了首个针对视觉自回归模型的测试时缩放框架TTS-VAR，通过自适应批次管理、聚类式多样性搜索和重采样式潜力选择三大策略，将AI图像生成质量显著提升8.7%。该框架巧妙地将生成过程视为路径搜索问题，在早期保持结构多样性，后期进行智能选择，实现了计算效率与生成质量的双重优化，为视觉生成技术发展提供了新思路。
AI时代的变革：Jensen Huang对人工智能的真实看法
英伟达CEO黄仁勋在播客中分享了对AI发展的深度见解。他认为AI是伟大的均衡器，将改变就业结构，创造新岗位但需要技能重塑。黄仁勋强调掌握AI技能的重要性，预测未来一切移动设备都将实现自主化，每家公司都将拥有生产和AI管理双重工厂。他看好美国制造业和AI能源生产计划，称AI为国家财富，并对机器人技术发展持乐观态度。
斯坦福大学新突破：AI机器人首次学会在复杂现实环境中完美搬运液体
斯坦福大学研究团队成功开发出FluidLoco系统，首次让机器人掌握了在复杂现实环境中稳定搬运液体的能力。该系统通过液体动力学预测模型和分层控制架构，让机器人能够预测液体运动并做出相应调整，在各种地形和干扰条件下保持85%以上的成功率。这项突破将在餐饮服务、医疗健康、工业制造等领域产生重要应用价值。
TechCrunch出行：特斯拉与通用汽车的财报故事对比
在最近的财报季中，特斯拉和通用汽车展现了截然不同的发展战略。通用汽车将电动汽车视为"北极星"，强调生产灵活性，可根据市场需求调整电动车与燃油车的生产比例。而特斯拉CEO马斯克则将公司未来押注在自动驾驶和AI上，尽管目前74%的收入仍来自汽车销售。两家公司都面临关税压力和电动车市场增长放缓的挑战，但应对方式各异。
浙江大学团队突破AI推理效率瓶颈：让AI学会“因题制宜“的聪明思考
浙江大学研究团队提出HBPO框架，通过分层预算探索让AI模型学会根据问题复杂度自适应调整推理深度。该方法在四个数学基准上实现了60.6%的词汇使用减少和3.14%的准确率提升，展现出智能资源配置的适应性行为，为大规模推理模型的高效部署提供了新思路。
Anthropic推出新的使用限制以控制Claude Code重度用户
Anthropic宣布将对Claude AI编程工具实施新的周使用限制，以应对部分用户全天候持续运行该工具的情况。新限制将于8月28日对Pro和Max订阅用户生效，包括每周总使用量限制和Claude Opus 4模型专项限制。公司表示此举影响不到5%的订阅用户，旨在维护服务稳定性并防止账户共享等违规行为。
南京大学团队突破AI绘画速度瓶颈：让复杂算法学会“简化思考“
南京大学与阿里巴巴团队提出TeEFusion方法，通过文本嵌入融合技术解决AI图像生成中分类器自由引导的计算效率问题。该方法将传统需要双重推理的过程简化为单次计算，在保持图像质量的同时实现6倍推理加速，并在多个基准测试中超越现有蒸馏方法。
微软Edge浏览器推出Copilot模式正式转型AI浏览器
微软在Edge浏览器中推出了名为"Copilot Mode"的新功能，让用户在AI助手的帮助下浏览网页。该AI助手能理解用户的研究内容，预测用户需求并代为执行操作。目前该功能仍为实验性质，默认需用户主动开启且免费提供给Mac和PC用户使用。功能包括搜索、聊天、网页导航辅助等，还能处理预约、购物清单制作等任务，并可作为研究伙伴查看所有打开的标签页进行产品比较或在线研究。
DMOSpeech 2：当AI学会“精准计时“，让合成语音更像真人说话
DMOSpeech 2是哥伦比亚大学与NewsBreak合作开发的突破性AI语音合成系统。该系统首次通过强化学习优化时长预测器，解决了现有系统中语音节奏控制不准确的关键问题。同时创新性地引入师生协作采样策略，在提升2倍计算效率的同时保持了语音输出的多样性，使合成语音更接近真人说话效果。
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