Chubby♨️@kimmonismus

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谷歌CEO在财报电话会上点名三家TPU客户，但其中两家实际上并未使用TPU，谷歌云发言人已确认此错误但未解释原因。更值得注意的是，被点名的Thinking Machines Lab（由前OpenAI CTO创立）实际上在谷歌云上运行的是NVIDIA GB300 NVL72 GPU。这显示NVIDIA与谷歌云的长达十年的合作伙伴关系正在取得成效，但并非体现在TPU的推广上。

阿绎 AYi@AYi_AInotes

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针对“AI诊断超越急诊医生”的误读，作者指出相关Science论文实为概念验证，强调AI仅作为“第二意见”。实验条件苛刻：AI仅能访问纯文本病历，在此限定任务中表现优于两位资深医生。AI的核心优势在于无疲劳、无认知偏差、能快速分析海量病例统计规律，而非替代医生。人类医生在多模态感知、伦理判断和物理互动上仍不可替代。未来合理场景是人机协同——AI辅助分诊，优先筛选高危病例，让医生专注于需人类判断的环节。真正的挑战在于建立信任、明确责任及整合至现有医疗体系。

PixVerse@PixVerse_

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UMINEKO STUDIO：PixVerseV6が登場！ 変形ロボ動画もご覧の通り！ いかがでしょうか？ #PixVerseV6 #V6PowerUp @PixVerse_

SemiAnalysis@SemiAnalysis_

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早期，ODM服务器组装的核心在于大规模制造标准化硬件，优势在于成本、产能与良率。进入AI时代，服务器机架因GPU/ASIC、高功率系统、液冷及高速互联等技术而变得高度复杂，需确保各子系统协同工作，无线缆设计也可能兴起以简化部署。这促使ODM角色发生根本转变，从纯制造商演变为涵盖设计、集成与大规模生产的合作伙伴。未来，ODM将支持多元GPU/ASIC平台与数据中心设计，助力厂商构建更广阔的AI基础设施生态。

elvis@omarsar0

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传统多智能体系统依赖文本消息传递，导致令牌膨胀、延迟和上下文稀释。RecursiveMAS提出新范式：将多智能体系统视为递归计算，智能体在共享潜在空间中通过递归传递潜在表征进行协作，而非传递完整文本。其核心是RecursiveLink模块，能在异构智能体间直接生成和传递潜在状态，并采用内外环学习与基于梯度的团队信用分配机制。这如同智能体用内部语言传递笔记，实现“少交谈，多思考”。在数学、科学、医学等9个基准测试中，该方法平均准确率提升8.3%，推理速度加快1.2-2.4倍，令牌使用减少34.6%-75.6%，为突破智能体间通信瓶颈提供了高效可扩展的路径。

阿绎 AYi@AYi_AInotes

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尽管长期存在唱衰言论，X在4月的App Store下载量却创下历史新高，较此前峰值增长40%，呈现断层式跳跃。这反驳了用户流向Bluesky、Threads或产品被毁的论调，下载量被视为用户“用脚投票”的最硬指标。增长归因于团队过去18个月对Grok集成、视频体验、社区功能的持续改进，以及4月新闻周期让X重回“刷大事”的核心场景。许多用户从Bluesky回流，凸显了“实时、开放、全球共时讨论”的护城河效应。然而，下载量只是领先指标，bot泛滥、创作者变现政策不稳定、应用性能等问题若不能解决，增长可能昙花一现。未来6-12个月的关键在于提升留存与变现，若能实现，X将进入全新增长周期。此事冲击行业认知，证明“安全可控的算法投喂”并非唯一答案，“言论自由、实时、开放”的模式依然拥有强大生命力。