NVIDIA GB200「Blackwell」NVL72 伺服器
擴展「混合專家」（MoE）AI 模型嘅效能，一直都係業界最大嘅限制之一，但 NVIDIA 好似成功突破咗，歸功於共同設計效能擴展定律。
AI 界一直喺度競賽擴大基礎大型語言模型（LLM），透過增加 token 參數嚟確保模型喺效能同應用上出色，但呢個方法有計算資源投資嘅上限。呢度「混合專家」前沿 AI 模型就派上用場，因為對一個查詢，佢哋唔會激活每 token 嘅全部參數，而係只激活一部分，取決於服務請求類型。雖然 MoE 喺 LLM 入面主導，但擴展佢哋會引入巨大計算瓶頸，NVIDIA 成功克服咗。
公司喺新聞稿入面透露，用 GB200「Blackwell」NVL72 配置，相比 Hopper HGX 200，效能基本上擴大咗 10 倍。公司測試咗佢嘅計算能力喺 Kimi K2 Thinking MoE 模型上，呢個開源 LLM 每前向傳遞有 320 億激活參數，喺佢嘅領域係佼佼者。綠隊聲稱 Blackwell 架構「準備好」利用前沿 MoE 模型嘅興起。
為咗解決擴展 MoE AI 模型涉及嘅效能瓶頸，NVIDIA 採用咗「共同設計」方法，即係利用 GB200 嘅 72 晶片配置，加上 30TB 快速共享記憶體，NVIDIA 將專家並行帶到全新水平，確保 token 批次不斷分割同散佈喺 GPU 上，通訊量以非線性速率增加。其他優化包括：其他全棧優化亦喺解鎖 MoE 模型高推理效能上發揮關鍵作用。NVIDIA Dynamo 框架協調分散式服務，分配預填充同解碼任務到唔同 GPU，讓解碼用大專家並行運行，而預填充用更適合佢工作負荷嘅並行技術。NVFP4 格式有助維持準確度，同時進一步提升效能同效率。
呢個成就對 NVIDIA 同佢嘅合作夥伴嚟講係重大發展，尤其 GB200 NVL72 配置而家喺供應鏈階段，好多前沿模型利用 AI 伺服器提升能力。MoE 模型以計算效率高聞名，所以佢哋喺廣泛環境部署越來越普遍，NVIDIA 好似喺呢個趨勢中心資本化。來源
艾倫·戴（Alan Dye）呢個帶領蘋果用戶介面團隊超過十年嘅設計高層，即將離開蘋果，加入Meta，負責領導Reality Labs入面一個新創意工作室，主要專注改善智能眼鏡同虛擬實境頭盔呢啲消費裝置嘅AI功能。佢會直接向Meta首席技術官Andrew Bosworth匯報。
喺蘋果度，Dye會由Steve Lemay接替，據蘋果CEO Tim Cook話，Lemay自1999年起，一直喺每個主要蘋果介面設計入面扮演關鍵角色。
Meta積極從競爭對手度挖人，包括今個夏天從OpenAI度挖咗研究員過嚟。有報導話Meta CEO Mark Zuckerberg親自送自家煲嘅湯去招攬OpenAI員工；OpenAI首席研究官Mark Chen話，佢之後都送湯去Meta度招人。
Zuckerberg喺新聞爆出之後，即刻宣布呢個新工作室，Dye會同另一個前蘋果設計師Billy Sorrentino（之前領導Reality Labs介面設計）、Joshua To（Reality Labs介面設計領袖）、Meta工業設計團隊（由Pete Bristol帶頭）同埋元宇宙設計同藝術團隊（由Jason Rubin領導）一齊工作。呢個工作室目標係將設計、時裝同科技融合，定義下一代產品同體驗，將智能視為一種新設計材料，充裕、有能力同以人為本，同時提升Meta入面嘅設計水平，透過工藝、創意視野、系統思維同埋建造標誌性硬件軟件產品嘅深厚經驗。閱讀原文
2025年，科技界有好大一股熱潮，好多獨角獸冒出頭，至少有80間初創公司估值超過10億美元。
呢個增長主要係因為AI嘅進步同投資，但其他領域都好勁，譬如衛星科技同區塊鏈交易。
今年入咗獨角獸行列嘅有Genspark，係AI代理公司，估值12.5億；Gamma，搞AI生成圖像，21億。
仲有Fireworks AI，AI基建平台，40億；Reflection，開發開放基礎模型，80億。
呢個名單顯示咗科技應用好多元化，同埋有大筆投資支持呢啲快速成長嘅公司。閱讀原文
DeepSeek 呢間中國 AI 公司，啱啱公布咗最新嘅 V3.2 AI 模型，據講性能可以同 OpenAI 嘅 GPT-5 同 Google 嘅 Gemini 3.0 Pro 匹敵。
呢啲模型係完全開源同免費嘅，引入咗創新嘅稀疏注意力技術，將成本降低 50% 添。
呢個發布喺 AI 界引起咗好大迴響，因為畀咗大眾一個高性能嘅選擇，而唔使依賴大公司嘅專有模型。閱讀更多
Nvidia 投資咗20億美金落 Synopsys 度，嚟加強晶片設計軟件嘅發展。
呢個投資係佢哋擴大多年合作嘅一部份，會一齊開發新工具，用嚟加速 AI 計算同設計流程。
Synopsys 嘅軟件係用嚟設計晶片嘅，而 Nvidia 想透過呢個合作，提升佢哋嘅 GPU 加速計算能力。
呢個消息令到 Synopsys 股價升咗，投資者好樂觀。閱讀更多
AI 初創公司 Runway 喺星期一宣佈咗 Gen 4.5，呢個新影片模型喺獨立基準測試入面，打敗咗 Google 同 OpenAI 嘅類似模型。
呢間公司嘅客戶包括媒體機構、工作室、品牌、設計師、創意人士同學生。根據 PitchBook，佢嘅估值已經脹到 35.5 億美元。Runway 嘅投資者包括 General Atlantic、Baillie Gifford、Nvidia 同 Salesforce Ventures 等。
Runway 話 Gen 4.5 好叻理解物理、人類動作、鏡頭移動同因果關係。閱讀更多
Autodesk Fusion 360 AI 喺 2025-11-10 教育版上線，文字生成 3D 建築模型同結構分析。
歐美建築學院採用。創新設計加速。
學生 project 靚仔。
呢個最近推出嘅Token-Oriented Object Notation (TOON)，就係一個schema-aware嘅JSON替代品，目標係大幅減少令牌消耗，但準確度維持相似。
令牌節省嘅實際效果同數據形狀有關，部份基準測試顯示，TOON喺某些情況下比JSON少用40%令牌，咁樣就可能節省LLM同推理成本。
例如，喺一個線上遊樂場跑呢個例子，會見到比起pretty-printed JSON減少55%令牌，比compact JSON減少25%，同YAML比減少38%。
TOON結合咗YAML（用嚟嵌套物件）同CSV（用嚟均勻陣列）嘅佈局嚟慳令牌。
不過，對於非均勻數據，JSON可能更有效率；對於深度嵌套物件，YAML可能更慳令牌；平坦數據集，CSV仍然係最緊湊嘅格式。
LocalSend 係一款免費、開源嘅跨平台文件傳輸工具，支持Windows、macOS、Linux、Android 同 iOS 等主流操作系統。
佢透過 HTTPS 實現端到端加密傳輸，唔使互聯網或者外部伺服器，即可在局域網內高速、安全咁傳輸文件同文本。
佢嘅核心優勢在於打破平台壁壘，提供高效安全嘅本地文件共享方案，讓你多設備互聯互通變得前所未有嘅簡單。
主要特點：
• 跨平台互通性：無論係 Windows、macOS、Linux 電腦，定係 Android、iOS 手機同平板，LocalSend 都能輕鬆應對。
告別傳統文件傳輸工具喺唔同品牌設備間嘅限制，所有設備都能無縫連接，實現文件自由流轉。
• 极速傳輸體驗：只要設備處於同一局域網內，LocalSend 嘅傳輸速度甚至可以媲美蘋果嘅 AirDrop。
• 簡單便捷嘅操作：只需喺需要傳輸文件嘅設備上分別安裝客戶端，並確保佢哋連接同一 Wi-Fi 網絡（即使係插網線嘅電腦都能同連接 Wi-Fi 嘅手機相連）。
打開軟件後，設備會自動發現，只需簡單拖拽或者點擊即可選擇文件、文件夾或者文本進行傳輸。
• 安全同隱私保障：採用 HTTPS 進行端到端加密傳輸，確保數據喺傳輸過程中唔被竊取或者篡改。
所有傳輸都喺本地局域網內完成，唔使上傳至雲端伺服器，有效保護個人隱私。
• 靈活多樣嘅傳輸內容：除了文件同文件夾，LocalSend 仲支持文本傳輸，呢個對於需要快速分享代碼片段、筆記或者鏈接嘅用戶嚟講非常實用。
此外，佢甚至可以作為簡易嘅手機 APK 提取器，方便備份同分享限制性應用。
LocalSend 唔止喺傳統局域網傳輸方面表現出色，更有令人驚喜嘅「隱藏技能」—支持虛擬局域網！
呢個意味住，即使你嘅設備唔喺同一個物理局域網內，只要透過 Tailscale 等工具組建虛擬局域網，LocalSend 依然能夠實現文件傳輸。
呢個無疑為遠程協作、多地辦公等場景提供咗全新嘅解決方案，讓文件傳輸嘅邊界無限延伸。
喺2025世界機械人大會（WRC 2025）度，新加坡南洋理工博士張其峰公布咗全球首個孕育機械人研究，呢個機械人專門用嚟模擬孕育過程，據講一年內就會面世。
研究團隊話，呢個機械人可以幫到高齡孕婦或者有生育困難嘅人，透過先進AI同機械技術，模擬子宮環境，提供安全嘅孕育方案。
市場分析指，全球生育率下降，呢類產品潛力巨大，預計中國市場單獨就達百億級別，投資者已經開始關注呢個新興領域。
專家仲話，雖然技術仲有挑戰，但成功推出將會改變醫療產業格局。”