AI美猴王

xAI 算法开源后，解读内容铺天盖地。 我敢说一句颠覆多数人认知的实话： 市面上 95% 的分析，是 AI 批量生产的同质化废话， 连源码文件名都没翻过一次。 「多互动」「多发帖」「账号要垂直」 这种谁都会说的话，说了等于没说。 真正藏在 xAI 算法深处的机制， 大多数人连名字都没听过， 却在教别人怎么运营 X。 你见过哪篇解读，是真的牛逼有价值，欢迎推荐！ 如果没有我就来个收费的文章😁 绝对牛逼！ 开玩笑，我也是每天在一点点的啃~~ 但是真的惊喜不断！

MIT open-sourced an AI model that converts photos into fully editable CAD programs and it quietly kills the $150/hour CAD modeling industry. Just upload a sketch or photo and it generates the full parametric 3D model. exportable as STL. ready for manufacturing. → no SolidWorks license → no weeks of modeling → no CAD engineer needed 100% Open Source

【福克斯完整版：习近平带川普参观中南海花园，记者5分钟后被清场】5月15日上午，习近平带川普参观中南海花园，双方只准翻译陪同，两人进入花园5分钟左右，记者被清场离开。媒体拍到的不多片段中，习近平强调：这里极少有人来。川普则说，太美了，我不想走！

复盘GTC 2026：Nvidia补上了短板，大幅削弱了各个AI 加速器 startup最大的优势--token速度 回顾这篇GTC前瞻，方向预测和技术路线写的没啥大问题，最后Nvidia给出的解法比我想象的更为精巧：不仅是prefill放在GPU上，decode阶段Attention阶段也放在GPU上(这点没想到)，只把decode的MLP阶段放在LPU上做 这和MatX的解决方法有异曲同工之妙，Weights放在SRAM上，KV cache放在HBM上 这样的好处在于，Attention阶段需要巨量的KV cache(动辄几十上百GB)，本就是LPU SRAM无法承受的，把这部分放在HBM上是更合理的选择 正应对了未来agentic flow里多轮对话上下文长，long context KV cache爆炸的趋势，即便是高batch并发数产生巨量KV cache也能让HBM容纳。随着上下文长度变长，所有的增量成本都在GPU HBM上，LPX是完全静态的不受影响，只和模型本身大小相关 让LPU宝贵的128GB SRAM只承担FFN/MLP阶段的固定weights，而FFN阶段占GPU整个decode阶段的50%以上，如果是短context甚至能占比超过60%，FFN这部分在LPU上得到数倍大幅加速，是很划算的 这样设计的部分drawback可能在于，一般transformer的decode阶段有很多层，比如以80层为例，那就是attention层和FFN要重复80次，也就是说，tensor要在GPU和LPU之间互相传递80次，虽然中间是low latency Nvidia Spectrum-X Ethenet，但生成一个token需要80次GPU-LPU往返延迟累加，这也是不小的损耗 这样的新架构，按attention和FFN各占40%/60%来算，FFN阶段加速几倍，极限最高速度来说，整体加速能达到一倍以上（和Rubin NVL 72比） 最高速度突破1000 token/s的同时，还能让整体throuhput仍然能保持一定的商业价值。要知道如果在Blackwell要跑到400~500 token/s高速，只能同时处理很少的几个请求，这对GPU资源是巨大的浪费。而现在就算是跑到1000 token/s，也能保持一定的batch size(吞吐量)了，终于也能产生商业价值了 图里说在400 token/s的速度下，Rubin + LPX把吞吐提升了35倍，就是典型的token经济学，这个token高速度下，从Blackwell算提升了35倍的商业价值 ------- Nvidia补上了这块短板之后，对各个startup（比如Cerebras, d-Matrix, MatX, SambaNova）有什么影响呢？ startup最大的卖点就是特定场景下的速度优势，或者成本优势 在大batch（多请求）场景下，GPU的算术密度(arithmetic intensity)越过ridge point之后利用率接近很高，成本/速度都对startup有显著的优势。 所以这些startup能存活，最大的场景是：客户的workload集中在小batch、低延迟，速度极快，不在乎极高成本。GPU在这里效率极差，也达不到对应的token速度 Cerebras：极致的速度。wafer-scale尺寸巨大的SRAM(40GB)，消灭芯片间通信这个最大瓶颈，在小batch用户数量小的场景下token rate极高。但成本完全没有竞争力，一台CS-3系统价格230万美元，远超同等GPU集群，跟H100比是十几倍的成本换十几倍的速度。 d-Matrix ：高速度+小batch场景。in-memory compute减少data movement，在小batch decode下比GPU的利用率高，所以perf/watt在这个区间有一定竞争力。最近引入的3D stacked DRAM 是为了解决“更大的 reasoning model + 更高 token consumption”带来的容量/带宽继续扩展问题 SambaNova ： 在企业私有化部署场景下，同时跑多个中小模型，GPU的利用率因为context switching损耗严重，SambaNova的RDU在这个场景下有更好的perf/dollar。本质上还是特定场景下的成本优势，通用速度优势并没有那么大 MatX：partitionable脉动阵列 + SRAM/HBM混合，和这次Nvidia的异构架构思路有相似的地方，最大的亮点是单芯片内实现Weights放在SRAM上，KV cache放在HBM上。但单芯片内省掉了前面提到的AFD的80层LPU-GPU芯片间通信，所以速度上仍然有一定优势，但Scalability可能不如GPU+LPU阵列了 总之，在Rubin + LPX情境下，小batch、低延迟，速度极快这个以前的场景缺口补上了很多，各个startup的优势空间越来越缩小了 ------------- 前瞻里提到的speculative decoding用LPU做草稿模型，用GPU去验证，这样的加速幅度会非常大，这个猜想完全命中，这次在官方blog里有了浓墨重彩的一笔，专门用了一整个章节来介绍这个用法：“LPX generates draft tokens rapidly using its low-latency architecture. Rubin GPUs verify and finalize tokens efficiently” 另外一个前瞻里提到的CPX (Content Phase aXcelerator，一个专门为prefill的compute bound特性设计的计算模块)，似乎在这次GTC里完全消失了，一个字也没提，这是意味着CPX被彻底取消了吗？ 我觉得不一定 目前的prefill和decode是disaggregated结构，也就是说一部分的GPU专门做prefill，另一部分专门做decode。CPX取代GPU做prefill从架构上来说是更合理的选择，可以加速prefill阶段，当然了会带来更高的成本，毕竟也是额外的一颗芯片 CPX和目前Nvidia的Rubin + LPX架构没有冲突的地方，仅仅只是简单的把做prefill的这部分GPU换成CPX而已，所以以后有速度优化需求的时候，也许CPX还会回来的 —------------------------------------------------------- 还是上篇的感慨，每一次计算范式的改变，半导体都会带来一波新的startup热潮，但当软件/应用形态逐渐收敛，最后还是变成了大厂通过收购把功能做大做全，参数做的更高，系统深度整合的更好更全面，成本更低，功耗和跑分更优秀，让startup慢慢失去独立生存的空间 比如移动互联网时代早期，也是群雄并起，有做AP应用处理器，独立基带芯片的，ISP的，GPU的各种小公司。但最后的赢家，都是从到后来把GPU，ISP，modem全都做进SoC，并且完成系统级整合的异构计算平台。 苹果收购PA semi的CPU，英飞凌的modem，掏空Imagination的GPU；高通收购ATI的mGPU，Atheros的Wifi，Nuvia的CPU，CSR的蓝牙/DSP，都是典型例子 异构推理的复杂度越来越高，能做系统级整合的公司会更有优势，这和移动SoC时代的逻辑一模一样。AI时代nvidia收购arm(失败)，收购Mellanox，收购groq，只是这个新历史轮回的开始

看完了张小珺对罗福利和姚舜宇两个人的采访，特别有感触，很有意思。 我感觉罗福利的逻辑完全不在线，看不出来是能够带领大模型往前发展的人才。 但姚舜宇一看就是个非常聪明的人，而且也非常务实。虽然他工作经验才两年，但我觉得他对大模型的理解比罗福利要强很多。 所以说，这是一个很奇怪、有意思的现象。 过几年再回来看看吧

Interfaze is a new model architecture that outperforms in tasks like OCR, Object detection, Translation and more It beats models like Claude Sonnet 4.6, Gemini 3 flash and GPT 5.4 mini on 9 benchmarks

Language is discrete. Language models don’t have to be. 🧚Introducing ELF🧚‍♀️: Embedded Language Flows—a class of diffusion models in continuous embedding space based on continuous-time Flow Matching 🧵

韩国海关数据印证了ssd需求已经在反超hbm， 好消息是存储三巨头，三星海力士美光依然是ssd垄断者。