标题：字节Seed推出全新智能体UI-TARS-2，一个模型搞定多平台操作 正文： 字节Seed团队发布了最新智能体UI-TARS-2，能够自主操作手机、电脑和浏览器，完成复杂任务。例如，它仅用35秒就编写了一个重量单位转换函数，并计算出结果为4000克。相比Claude和OpenAI的同类模型...

9月1日，据彭博社报道，OpenAI计划在印度建设一座GW级“Stargate”超大规模AI数据中心，正寻找本地合作伙伴。该项目可能在公司CEO山姆・奥尔特曼本月访问南亚时正式宣布。这一数据中心将成为OpenAI推广“OpenAI for Countries”项目的重要一步，此前已在阿联酋和挪威启动类似项目。印度是OpenAI第二大用户来源国，在此建设AI基础设施将助力数据本地化存储，并推动定制化AI产品开发。这进一步深化了OpenAI与印度市场的联系，此前OpenAI已宣布年内开设首个印度办事处，并致力于协助印度布局低成本AI。

2025年，23岁的Leopold Aschenbrenner，曾因泄露OpenAI内部安全漏洞被开除，创立了名为Situational Awareness的基金。仅一年时间，基金管理规模突破15亿美元，上半年回报率达47%，是华尔街平均水平的700%。Leopold的投资策略聚焦于ALL in AI，专注于AI半导体、基础设施和能源公司，并通过少量空头押注对冲风险。他的团队吸引到Stripe创始人兄弟、前GitHub CEO等大佬支持。Leopold在去年发表的报告中大胆预测AGI将于2027年实现，这份报告成为他投资理念的基础。他曾加入OpenAI研究人工智能安全问题，但于2024年4月离职，随后发布165页的Situational Awareness报告，献给前导师Ilya Sutskever。

2025年8月，23岁的Leopold Aschenbrenner，曾因泄密被OpenAI开除的00后，凭借其创立的基金Situational Awareness在旧金山引发关注。仅一年时间，基金管理规模突破15亿美元，2025年上半年回报率达47%，远超华尔街平均水平（700%）。他的投资策略聚焦ALL in AI，重点布局AI半导体、基础设施和能源领域，并通过少量空头押注对冲风险。基金吸引Stripe创始人兄弟Patrick与John Collison等大佬支持。Leopold去年发布报告预测AGI将于2027年实现，这一观点助其迅速出圈。他毕业于哥大，拥有数学、统计学和经济学学位，曾在OpenAI研究超级对齐问题，后因争议离职。

2025年8月30日，23岁的Leopold Aschenbrenner，曾因泄露OpenAI内部安全漏洞于2024年4月被开除，创立了名为Situational Awareness的基金，仅一年规模突破15亿美元。今年上半年回报率达47%，远超华尔街平均水平，是标普500指数的7倍多。Leopold的投资策略聚焦AI领域，ALL in AI半导体、基础设施和能源公司，并通过空头押注对冲风险。他吸引多位科技大佬支持，包括Stripe创始人Collison兄弟等。此前，他发表的报告预测AGI将于2027年实现，引发广泛关注。

8月30日，IDEA研究院-琴澳研究中心发布国内首个AI驱动的GPU原生离线渲染引擎Smaray，提供免费技术预览版下载。该引擎具备颠覆性效率、无缝迁移能力和AI深度融合潜力，渲染效率较传统提升数十倍，成本降低至少50%，并兼容主流软件。Smaray已获More VFX、光线动画等头部影视团队验证，助力中国影视产业摆脱海外技术依赖。作为粤港澳大湾区政产研协同创新成果，其发布标志着‘人工智能+’探索的重要进展，推动生成式AI与影视工业融合。

标题：蚂蚁专用模型超越o3！仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录 蚂蚁集团联合研究团队发布了一款名为MedResearcher-R1的医学AI智能体，凭借仅2100条训练样本，在权威医疗基准测试MedBrowseComp中将复杂医疗任务的准确回答数量提升至27.5，刷新纪录并超越o3、Gemin...

华泰证券研报显示，Meta Connect大会将于9月17日—18日举行，届时Meta或将发布多款新品，包括Celeste智能眼镜、第三代RayBan-Meta眼镜及Oakley运动款眼镜，并可能展示全新“元宇宙软件”，从硬件、交互和软件层面重新定义AI眼镜。今年以来，国内外厂商在AI/AR眼镜领域动作频频，小米、Rokid、雷鸟等已推出新品，谷歌、三星、苹果等头部企业规划逐步明朗。华泰证券看好AI模型能力提升下，眼镜作为Always-on交互入口的长期潜力，同时建议关注头部企业新品发布对产业链的短期催化效应。

2025年8月，知名技术专家Karpathy发布了一套全新的AI编程指南，提出三层结构：顺境用Cursor处理简单任务，逆境依赖Claude/Codex完成复杂功能块开发，绝境则求助GPT-5 Pro解决棘手问题。他强调通过代码片段和注释高效传递意图，并指出不同模型各有优劣，需灵活切换使用。此外，Karpathy还提到当前AI工具在解释性和交互性上的局限性，例如难以兼顾代码美感或提供清晰的逻辑讲解。网友对此反响热烈，分享了类似经验，认为详细需求说明和功能拆解是提升生成代码一致性的关键。

标题：榨干GPU性能，中兴Mariana突破显存壁垒 正文： 大语言模型（LLM）在各行业的应用日益广泛，但推理效率与显存成本之间的矛盾愈发突出。KV Cache作为提升生成速度的核心技术，却因显存占用过高成为制约模型扩展和并发能力的瓶颈。如何高效扩展KV Cache存储空间，已成为AI领域的关...