Meta、CoreWeave回应中期选举后的数据中心建设新形势
11月4日，Meta总裁兼副董事长 Dina Powell McCormick 在《华尔街日报》举办的 WSJ Tech 科技大会上接受该报总编辑 Emma Tucker 的现场采访。采访中，主持人特别提到得州州长换届，询问这一政治变化是否会影响Meta在得州的数据中心投资。McCormick的核心观点是：美国AI数据中心建设正面临越来越大的政治和社区阻力，算力将因...
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EvoCache：利用公共缓存锚点加速浏览器中的大语言模型交付
arXiv:2611.04638v1 公告类型：新 基础摘要：大型语言模型（LLM）可以直接在浏览器中运行，但通常需要先下载数百 MiB 甚至数 GiB 大小的模型文件。同一款 LLM 往往由不同发布者重新打包；这些文件内容高度相似，但字节级差异导致全文件缓存无法复用它们。我们提出了 EvoCache，一种由浏览器管理的 LLM 分发系统。EvoCache 利用由浏览器预先存储且独立于浏览历史的公共缓存锚点，无损重建站点请求的发布者版本。站点仅需指定目标，浏览器则选择锚点并执行重建，整个过程对站点保持透明。对 1,000 个公开仓库的审计发现，100 款最受欢迎的 LLM 中有 61 款由多个发布者提供，且 98.1% 的重叠版本无法通过全文件缓存复用。在 23 对跨发布者模型包组合中，EvoCache 实现了 77.3% 的流量中位数降低，性能优于所有对比方案。在 240 项真实的端到端浏览器实验中，与普通完整下载相比，EvoCache 将网络流量降低了 78.9%，页面就绪时间缩短了 64.2%。对于其他站点留下的缓存数据，EvoCache 还通过为缓存命中和未命中使用相同的返回时间，保护用户的跨站缓存隐私。
美国调查针对英伟达首席执行官的中国间谍阴谋
据消息人士向《纽约时报》透露，一家新加坡人工智能云公司的高管被指控非法向中国出售英伟达芯片，而此人也可能是一名中国间谍。
GitHub Copilot 应用程序，Universe 发布
工作并不总是能容纳在单一的代码仓库或会话中。一项功能可能跨越多个代码仓库。一个发布计划甚至可以在完全不触及任何代码仓库的情况下，整合需求文档、设计稿和相关资源……本文《GitHub Copilot 应用程序，Universe 发布》首发于 GitHub 博客。
没有分词器，依然存在鸿沟：同形异义字符与不可见字符水印的跨语言公平性
arXiv:2610.36432v1 发布类型：新 摘要：同形异义字符与不可见字符水印均属于基于编辑的水印技术。它们并非改变模型生成文本的方式，而是在文本生成之后将其隐藏于其中。具体而言，这些水印会用外观相同或极为相似但拥有不同Unicode码点的同形异义字符替换部分字符，或者插入一些不会显示的字符，且整个过程无需访问生成该文本的模型。由于分词器对文本的切分方式，生成时水印在资源匮乏的语言上表现较差。鉴于这类水印作用于单个字符，它们并不会触及分词器，因此我们不禁要问：它们是否能够绕过这一局限？我们在24种文字体系下的40种语言变体中，测量了其容量（即每个字符所能承载的隐秘信息位数），以及其中有多少……
针对哪种策略进行了校准？干预下的固定世界模型的保形不确定性
arXiv：2610.35877v1 发布类型：新 摘要：改变部署策略可能会使世界模型的不确定性失效，而同时保持物理转换机制和预测器不变。对于一步预测而言，如果源域与目标域的条件机制 $P(Y|X)=Q(Y|X)$ 相同，则该干预可通过预结果度量的变化 $w(X)=dQ_X/dP_X$ 来识别。对于受策略控制的动力学系统，这一比率可分解为状态占用率与动作倾向性两部分。加权保形校准能够将边际覆盖率迁移至目标分布；在估计出比率 $\hat w$ 的情况下，有 $P_Q\{Y \in C_{\hat w}(X)\} \ge 1-\alpha-TV(Q,\hat Q) \ge 1-\alpha-E_P|w-\hat w|$。源域与目标域分类器的总体对数损失遗憾同样界定了这一比率误差。若 $h$ 是其剪切
我们如何构建自己的设计代理
LangChain 如何在 Slack 中构建了 Content Studio——一个开源的设计代理，用于制作符合品牌调性的视频、图形和演示文稿，以及为其提供动力的工具链。
人工智能如何改变数百万痴呆症患者的研究与发现节奏
如今，全球有5700万人患有痴呆症。对于那些致力于帮助他们的研究人员而言，阻碍并非缺乏努力，而是数据过于庞大、能够整合这些数据的专家严重不足，以及研究发现的速度远远跟不上疾病发展的步伐。生物医学研究与人工智能联盟在[…]
Edge Sound 获得200万美元融资，助力实体人工智能理解音频
Edge Sound Research Inc. 今日宣布已筹集200万美元新融资，用于构建一种音频基础设施，该设施能够分离出有用的声音，并将其与其他传感器数据相结合，以帮助物理人工智能系统实时理解当前发生的情况。本轮融资由 Stormbreaker Ventures 领投，使公司累计融资额达到900万美元。当…… 该文章“Edge Sound 融资200万美元，助力物理人工智能理解音频”首发于 SiliconANGLE。
随着折扣交易的瓦解，AI代币的销售愈发艰难
模型积分正出现在各类节日促销活动和运营商风格的套餐中。那些依靠不透明加价而蓬勃发展的小型经销商，如今面临质量质疑、监管压力以及资金更雄厚的竞争对手的挑战。而实力雄厚的中间商则会针对路由、信任与集成收取费用，而非通过暗中降价来吸引客户。
imec报告：面向人工智能时代的光互连技术规模化
对带宽的空前需求促使人们通过从根本上重新构想光互连路线图，将光学技术更紧密地集成到硅基芯片上。文章《imec报告：面向人工智能时代的光互连技术 scaling》首发于 Semiconductor Engineering。
ProtoEEG：用于脑电图视觉解码的结构化原型对齐
arXiv:2610.33065v1 发布类型：新 摘要：由于头皮记录存在噪声、空间分辨率较低，且在不同试验和受试者之间具有较大差异，脑电图（EEG）的视觉解码仍然十分困难。大多数系统将每次试验与一个密集的图像嵌入对齐，然而该嵌入同时混杂了语义内容以及与具体实例相关的纹理、姿态和背景信息。这种做法往往需要EEG本身并不具备的细节信息，且未能明确说明支持预测的视觉因素。我们提出\textbf{ProtoEEG}，一种基于原型的框架，它将EEG与图像的对齐问题重新表述为在共享的可学习视觉码本之上进行软性组合。一个可训练的EEG编码器与一个冻结的视觉教师共同生成针对同一$K=64$个原型的分配分布。它们的加权重构构成了一种结构化的表征
超越启发式与商业导航：一种由人工智能增强的救护车行程时间估算决策支持系统
arXiv:2610.31968v1 发布类型：新 摘要：准确估算救护车行驶时间对于紧急医疗调度至关重要，然而现有的决策支持方法往往依赖于静态查表或对救护车与普通乘用车行驶时间差异的简化假设。例如，这些方法通常假定救护车的行驶速度仅比普通乘用车快一个固定比例（如5%）。然而，这类假设很少经过真实救护车运行数据的验证，也难以充分反映行程优先级、时间背景以及起点—终点等因素的影响。我们利用瑞典斯科讷地区的历史救护车出行数据，有效弥补了上述局限性。我们的分析表明，救护车的行驶时间在不同时段、不同日期之间存在显著差异，并且……
从大型机到人工智能驱动的成熟：Verisk 的数据现代化之旅
Verisk 将数十年的保险数据从大型机迁移至 dbt，实现了 AI 就绪。
一群失控的 AI 智能体能教会我们如何产生更好的创意
本恩·斯坦西尔借助 Hugging Face 的这一技巧，阐释了为何最有用的创意往往源自最奇特的关联。
中国零售商为人工智能工具买单，而消费者仍在追逐补贴
在双十一期间，聊天助手能够通过优惠券引导订单，而商家软件则早已为设计与运营工作收取费用。平台正以比赢得消费者信任更快的速度，将现有预算变现。
InferSlice：一种面向电信广域网的、由SLO驱动的LLM推理参考架构
arXiv：2610.32638v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）推理正日益作为企业和交互式应用的核心服务被部署，但主权、合规、延迟以及资源本地化等方面的要求，可能限制集中式云部署的适用性。电信运营商提供地理分布式的计算与网络基础设施，以应对这些约束。然而，现有的 LLM 服务框架主要面向紧密耦合的数据中心设计，对协调地理分布且异构的资源支持有限。我们提出了 InferSlice，一种面向电信基础设施、以服务等级目标（SLO）为导向的 LLM 推理参考架构，集成了网络切片、GPU 分区、弹性服务与可观测性等功能。
实时分区控制中的零样本协同认知受限伙伴
arXiv:2610.31726v1 发布类型：新 摘要：有效的人机协作需要能够与不可预测的人类伙伴进行协调的智能体。通过实时人类反馈或大规模行为数据集进行强化学习成本高昂，而纯模拟训练则容易过拟合于人工设定的规范，在与真实人类的零样本协作中往往表现不佳。我们提出了一种针对认知受限伙伴训练协作智能体的框架：这些模拟伙伴的多样性源于基于人类生理学文献的程序化约束，具体包括反应延迟和感知局限，而非依赖奖励塑造或历史训练中的关键节点。在经过改造的月球着陆器环境中，我们报告了初步证据，表明这些伙伴的表现更接近r
KnitTrans：用于高效且有效的大型语言模型强化学习的协同轨迹迁移
arXiv:2610.32389v1 发布类型：新 摘要：在大型语言模型的强化学习（RL）中，从滚动阶段到训练阶段的轨迹迁移既会影响学习质量，也会降低系统效率。强制执行全批训练要求可能会延迟已完成轨迹的准入，从而导致更高的架构陈旧性——即与集中式执行相比，采用分散式流水线所带来的额外参数版本差距。除了准入问题之外，数据访问与训练消耗之间的错配还会在传输大型轨迹负载时引发冗余移动和不必要的等待。我们提出了 KnitTrans 系统，通过三项设计来协调滚动到训练的路径。首先，基于约束保持的迷你批次准入机制能够在早期迷你批次组合方面提供灵活性……