表格预测搬进上下文：NVIDIA Kumo Tabular 不训练不调参
NVIDIA 开源表格基础模型 Kumo Tabular：给一张带标签的表，一次前向传播直接预测新行，不训练、不调参、不做特征工程。全部用人造表预训练，在 TabArena 上 ELO 1950 排名第一，推理比 LimiX-2 快 17 倍。
09.30/
苏晚/13 MIN
苏晚/13 MIN精选洞察
AI 咨询视角的深度分析与趋势解读
82亿美元买一份「负载说明书」：AMD 收购 World Labs 的真实标的
AMD 以约 82 亿美元全股票收购李飞飞创办的 World Labs。按模型公司估值，这笔钱怎么算都不值；把它当成一份写给 2029 年芯片的负载说明书，才讲得通。英伟达买 Hugging Face 锁定现在，AMD 买 World Labs 下注未来——而中国缺的不是世界模型，是把未来负载写进芯片规格书的机制。
09.29/苏晚/5 MIN
苏晚/5 MIN
解码快 3.13 倍，端到端只有 1.56 倍：VLM 投机解码的天花板
Liquid AI 把 DSpark 投机解码扩展到视觉语言模型，端侧解码最高提速 3.13 倍，但端到端最低只有 1.56 倍。用它自己的基准数据反推解码占比，能得到一条比「最高多少倍」有用得多的选型规则：收益由输出长度决定，不由草稿模型决定。
09.28/苏晚/12 MIN
苏晚/12 MIN
把 MuJoCo 搬上 GPU：MJWarp 迁移的四道闸门与三种不报错的错误
NVIDIA 把一台 SO-101 从单个 MuJoCo CPU 世界搬到 2,048 个并行 MJWarp 环境，API 改动只有一张对照表。真正难的是搬完之后怎么确认没搬错：容量溢出只打印警告、.numpy() 静默同步、计时不同步测的是入队速度——三类错误都不抛异常，只让数字失真。
09.27/苏晚/11 MIN
苏晚/11 MIN
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买量换皮失效后，中国AI社交出海靠互动创新突围
Jev 引爆决策模型热潮，中国团队为何押注开源与本地化？
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专司判断而非生成的“决策模型”Jev 上线后，OpenAI、Cloudflare 及中国团队迅速跟进。上海 AI 实验室与陈大年创办的 StartLux 纷纷选择开源与端侧本地部署，将极低成本的高频决策能力作为 AI 智能体落地的关键组件。
