D1net阅闻:OpenAI对马斯克提起反诉 称其试图拖慢OpenAI的发展

责任编辑:cres

2025-04-11 09:56:28

来源:bet188金宝搏(金宝博)官方网站D1Net

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OpenAI对马斯克提起反诉 称其试图拖慢OpenAI的发展;美媒:黄仁勋出席海湖庄园晚宴后,白宫改变限制英伟达向中国出口AI芯片H20计划;谷歌最新AI芯片打平英伟达B200,专为推理模型打造,最高配每秒42500000000000000000次浮点运算……

OpenAI对马斯克提起反诉 称其试图拖慢OpenAI的发展

据外媒报道,OpenAI与亿万富翁、其联合创始人埃隆・马斯克之间的战事又升级了。OpenAI周三对马斯克提起反诉,称其试图拖慢OpenAI的发展。OpenAI对马斯克提起反诉,并在社交平台X上表示:“埃隆针对我们的持续行动只是一种恶意策略,目的是拖慢OpenAI的发展,并为了他个人的利益夺取对领先人工智能创新的控制权。”马斯克是人工智能初创公司xAI的创始人。

美媒:黄仁勋出席海湖庄园晚宴后,白宫改变限制英伟达向中国出口AI芯片H20计划

路透社9日援引美国全国公共广播电台(NPR)题为“海湖庄园晚宴后,特朗普政府放弃打击英伟达AI芯片H20”的报道称,两名消息人士告诉NPR,在人工智能芯片巨头英伟达首席执行官黄仁勋上周五(4日)前往佛罗里达州海湖庄园出席晚宴后,美国白宫改变了限制英伟达向中国出口H20的计划,并暂停进一步限制这种芯片出口。

谷歌最新AI芯片打平英伟达B200,专为推理模型打造,最高配每秒42500000000000000000次浮点运算

谷歌首款AI推理特化版TPU芯片来了,专为深度思考模型打造。代号Ironwood,也就是TPU v7,FP8峰值算力4614TFlops,性能是2017年第二代TPU的3600倍,与2023年的第五代TPU比也有10倍。第七代TPU还突出高扩展性,最高配集群可拥有9216个液冷芯片,峰值算力42.5 ExaFlops,也就是每秒运算42500000000000000000次,是目前全球最强超级计算机EL Capitan的24倍。

中国移动:计划建设超大规模的“算力工厂” 同时开展十万卡智算中心研究

中国移动董事长杨杰4月10日表示,中国移动的可调度算力资源已经占全国的六分之一,未来还将在算力网络的基础上进一步强化云智算。杨杰还透露,未来中国移动将在算力网络的基础上进一步强化云智算,聚力“四个重点方向”,构建涵盖算力、工具、模型、应用等的“AI全栈服务”。具体来看,在打造融合型算网基础设施(AI IaaS)方面,中国移动计划建设超大规模的“算力工厂”,推动万卡级、千卡级智算中心的倍增扩容。同时开展十万卡智算中心研究,建设“集中化+分布式”推理算力资源,形成“中心集约、边缘泛在、中训边推、训推一体”的智算体系。

国家人工智能基金披露:高度重视具身智能 将开展投资布局

以“具身智能 生态赋能——共塑未来产业新图景”为主题的具身智能产业化发展座谈会在深交所举行。会上,工业和信息化部规划司副司长、国家人工智能基金筹备组副组长张建华发言时表示,国家人工智能基金高度重视具身智能,正密切关注其前沿新技术、新产品和产业化、商业化进展,将结合产业发展态势和市场融资需求,开展投资布局。

北京:到2027年底全面实现5G规模化应用

据北京市经济和信息化局消息,日前,北京市经济和信息化局、北京市通信管理局联合印发《北京市5G规模化应用“扬帆”行动升级方案(2025—2027年)》, 明确未来三年5G发展蓝图,全力打造国内领先的5G应用标杆城市。方案提出,坚持统筹推进高质量发展和高水平安全,深化产业引领,推动数字技术与实体经济融合创新,全面增强5G规模应用的产业支撑力、网络服务力和生态协同力,支撑新型工业化高质量发展,适时探索6G应用发展方向,开展6G应用先行先试,实现更广范围、更深层次、更高水平的全方位赋能,为北京全球数字经济标杆城市建设、经济社会现代化转型构筑坚实的数字基础。到2027年底,构建形成“能力普适、应用普及、赋能普惠”的5G发展格局,全面实现5G规模化应用,提升5G赋能千行百业应用水平,成为国内领先的5G应用标杆城市。

欧盟披露投建13家AI超级工厂细节

欧盟已着手落实一项计划,建设13家AI超级工厂。超级工厂内设超级计算机和数据中心。欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩2月11日在法国首都巴黎举行的AI行动峰会上宣布“投资AI”倡议,旨在调动2000亿欧元投资,以推动AI发展。根据这一倡议,欧盟将专门设立200亿欧元基金用于建设欧洲AI超级工厂。根据“人工智能大陆行动计划”,欧盟性能最佳的几家AI超级工厂的超级计算机将搭载多达2.5万枚高端AI处理器。每家超级工厂的高端AI处理器数量将超过10万枚。

字节开源新生图模型:一个模型统一所有生图任务,多主体融合效果SOTA

字节团队以FLUX为基础模型,提出了新的生图模型UNO,统一了图像生成任务中不同输入条件的处理。无论是单主体进行风格变换,还是不同物体的融合,UNO都能直接搞定。字节团队认为,UNO主要解决的是参考驱动的图像生成中的两个主要挑战——数据可扩展性和主体可扩展性。多主体参考生图测试中,UNO的DINO和CLIP得分均达到了SOTA水平。

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