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Hacker News front pageAI 評分71

Inception 發布 Mercury 3:擴散模型速度超 1000 token/秒

Inception 發布擴散架構大模型 Mercury 3,稱在多項基準上超過 GPT-6 Luna 與 Claude Haiku 5.5,NVIDIA GPU 上速度達 1068 token/秒,為後兩者的 4–8 倍。其引數量比 Mercury 1 擴大 40 倍以上,上下文從 Mercury 2.5 的 260K 提升到 1M。定價為每百萬輸入 token 0.20 美元、輸出 0.70 美元,發布期五折,快取輸入再降 90%。

The Verge AIAI 評分67

微軟發布第三代自研 AI 晶片 Maia 300,2027 年投產

微軟發布第三代自研 AI 晶片 Maia 300,將其定位為微軟產品與服務的主要 AI 推理系統,計劃 2027 年開始投入生產部署。微軟雲業務執行副總裁 Scott Guthrie 表示,相比主流的 GPU 系統,Maia 300 每兆瓦可多輸出 40% 的 token,並更能應對最新的推理模型與 agentic 任務。該晶片的設計目標是提升雲端 AI 工作負載的成本與效率,減少對 Nvidia GPU 的依賴。

量子位AI 評分58

Meshy 不到兩年 ARR 從 100 萬增至 1 億美元

AI 3D 生成公司 Meshy 披露,其 ARR 從 100 萬美元增長至 1 億美元,用時不到兩年,比 HeyGen 的 29 個月更快。Meshy 7 在自建幾何對齊基準中造型比例、空間分佈、表面細節三項指標領先受測模型,7.1 將幾何生成解析度從 2048³ 提升至 4096³。三七互娛已將其接入生產流程,基礎模型階段雕刻工作量減少 30% 至 40%。

量子位● 精選AI 評分85

華為 Memento 3 通關 ARC-AGI-3 全部 25 款遊戲,操作次數比人類少 56%

華為諾亞方舟實驗室聯合 UCL 等提出 Memento 3,不更新權重、不針對遊戲微調,僅以 Claude Opus 5 為底模就通關 ARC-AGI-3 公開集全部 25 款遊戲、183 個關卡,拿下滿分 100 的 RHAE,總操作 7518 次,比人類的 17135 次少約 56%,也低於此前 baseline1 的 8347 次。

TechCrunch AIAI 評分69

Nous Research 完成 9000 萬美元 B 輪並推出企業 Agent,估值 15 億美元

Nous Research 確認以 15 億美元估值完成 9000 萬美元 B 輪融資,由 Robot Ventures 領投,輝達、三星、Union Square Ventures、Menlo Ventures 等參投,這家成立三年的公司累計融資達 1.58 億美元。公司同時推出面向企業的 Hermes for Businesses,讓企業部署可處理多步驟工作流的定製 AI Agent,並保證資料私有安全。

X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分66

@GoogleDeepMind: Researchers discovered novel 3D magnetic field designs with Argon that further disprove a 60-year-o…

Google DeepMind 稱,研究人員藉助 Argon 發現了新的三維磁場設計方案,進一步否定了等離子體物理中已有 60 年曆史的假設——Grad 猜想。推文未附論文連結,也未說明 Argon 是什麼、磁場設計的具體引數或結果出現在哪類裝置上,只給出這一結論性表述。

X @AIatMeta● 精選AI 評分84

@AIatMeta: Today we published a technical report on Muse Glimmer, our 30B open-weight model built for agentic …

Meta 公布了 Muse Glimmer 的技術報告,這是一個 30B 開放權重模型,面向消費級硬體上的 agentic 任務。它在 4-bit 精度下可在配備單張消費級 GPU 的 Mac 或 PC 上以實用速度執行,官方稱其在工具呼叫與多步規劃上領先同尺寸開放模型。報告還披露了模型架構、蒸餾配方與量化方案等細節。

X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分68

@GoogleDeepMind: Four Gemini 4 Argon agents beat Minecraft from scratch in 27 hours.

Google DeepMind 宣布,四個 Gemini 4 Argon 智慧體從零開始,在 27 小時內通關 Minecraft,全程沒有任何人類幫助。它們在沙盒環境中僅使用程式碼和文字操作,一共編寫了 2783 個程式,通過聊天分配各自的任務、共享筆記,並一起除錯出現的錯誤。

The Verge AIAI 評分63

Meta 開源 Muse AI 硬體程式碼,可用 ESP32 自製裝置

Meta 開源了讓使用者自製 Muse AI 硬體裝置的程式碼,Muse 是其新的 AI agent。官方建議的玩法包括把 Muse 裝到彩色 E Ink 屏上顯示提醒、裝到 HDMI 棒上投到大屏,或裝到小觸控式螢幕裝置上做成類似 DIY Muse Charm 的形態。使用者可用現成 ESP32 板或 Raspberry Pi 配合官方 SDK,連線顯示屏、按鈕、感測器、執行器等外設。