英伟达的新量子层将费米实验室的设计工作从五个月缩短到了三周

英伟达在其开源量子平台中新增了一个名为CUDA-Q Logical的编排层，瞄准的是容错量子计算中没人愿意碰的那部分。 为一台尚不存在的机器设计应用，意味着要同时猜测算法、纠错码和硬件，而改动其中任何一个，都会重写另外两个的资源需求。 费米实验室给这件事的成本算了一笔账。其首席技术官安娜·格拉塞利诺表示，一个团队在三周内探索了这些资源的组合方案，而同样的工作通常需要大约五个月。 与桑迪亚国家实验室

辉达推量子开源平台新技术 助研发速度提升7倍

（中央社记者吴家豪台北15日电）人工智慧（AI）晶片大厂辉达（NVIDIA）加速布局量子运算，今天宣布扩展旗下开源CUDA-Q平台，在IEEE量子周（IEEE Quantum Week）推出全新CUDA-Q Logical协调层，提供可程式化且可验证的架构，协助研究人员设计并测试容错量子运算应用。 实验数据显示，这项新技术可让容错演算法的开发时间从5个月缩短至3周，速度提升7倍。 辉达发布新闻稿指

AI可使内容供应增加1000倍，大幅缩短制作时间：Kuku FM首席运营官

Kuku FM的维诺德·库马尔·米纳表示，AI已将某些节目脚本的开发时间从大约一个月缩短至五天，同时让较小的团队能够更快地测试新产品和想法。

Meta公司将在2027年上半年部署自研芯片

Meta正加快自研AI芯片的部署节奏，以降低对英伟达依赖并压缩数据中心运营成本。第三代自研芯片MTIA 450将于明年上半年开始在数据中心投入使用。第四代产品MTIA 500的设计工作将在约一个月内完成，预计2027年底进入数据中心，部署规模将更为广泛。 这一芯片路线图标志着Meta在削减AI基础设施成本方面取得实质性进展。Meta公司工程副总裁Yee Jiun Song表示，与英伟达目前出货的产

中美AI模型开发周期缩短至1/3，平均44天

中美两国的人工智能（AI）开发正在加速。自4月以来，新模型发布的周期平均已缩短至44天（约1.5个月），仅为以往的三分之一。AI自身参与AI开发的“自我进化”正在发生，这成为引发AI威胁论的导火索。 9月OpenAI和Anthropic发布了最新模型 《日本经济新闻》调查了Anthropic和OpenAI等在在AI模型开发方面处于领先的美国5家公司以及阿里巴巴集团和月之暗面等中国4家公司。

英伟达市盈率降至十多年来最低 获利力能否持久或遭市场质疑

英伟达的股票估值不断下跌，正对这家芯片制造商能否维持其爆发性获利增长的前景发出警告讯号。数据显示，英伟达目前的股价对应未来12个月预估获利的市盈率已低于17倍，处于十多年来的最低便宜水平。这仅为2025年时的一半（当时英伟达的营收与获利增速较慢），且大幅低于今年5月创下的25倍以上预估市盈率。 TCW主题股票和可持续增长股票高级投资组合经理Eli Horton表示，这表明市场对该公司目前获利能力的

Anthropic、Meta、谷歌、阿里齐发模型更新 编程能力较量白热化

【财新网】在各自的旗舰模型基础上，各大模型厂发布更新版模型。北京时间9月2日和3日，Anthropic、Meta、谷歌和阿里等公司发布了基于旗舰模型的更新版本，在编程、网络安全和办公等领域的能力提升。 目前从第三方AI模型榜单看，最新发布的模型当中，Claude Fable 5.1在智能水平上排名最靠前，Meta新发布的Muse Spark 1.3排名第三，谷歌的新模型Gemini 3.8 Fla

小型众筹太空任务拟三年内启程 八万年后抵达半人马座

一支由工程师和科学家组成的团队宣布启动“费米探索者任务”，并将其称为人类首次前往另一颗恒星的探索计划。该项目计划在三年内发射一艘小型探测器，以低于1500万美元的成本前往距离地球约4.37光年的半人马座，预计航行约8万年后抵达。 项目由非营利组织推动，联合创始人包括菲利普·约翰斯顿、埃兹拉·菲尔登和阿迪·奥尔泰安。三人此前曾参与创办初创公司Starcloud。团队已经公布了一份81页的文件，详细介

小型探测器拟2029年底前飞往半人马座α星

据美国太空网、麻省理工技术评论网站等近日报道，非营利组织费米探索者任务（Fermi Explorer Mission）公布了一项低成本星际方案，计划2029年底前发射小型探测器，飞向约4.4光年外的半人马座α星系统。路线由AI规划，全程耗时约8万年，总预算低于1500万美元。 项目联合创始人兼主席菲利普·约翰斯顿在声明中称，旅程结束时无人能亲见结果，“这是在迈出人类能够做到的第一步，也是为了激励后

DLSS 5 在苹果 M5 Pro 上实测：画质大幅提升 但延迟激增十倍

英伟达最新的 DLSS 5 技术近日在非官方实验性方案下于苹果 M5 Pro 芯片上完成测试，结果显示其神经渲染能力可显著改善图像质量，但代价是帧率跌至个位数、输入延迟飙升至桌面 RTX 5050 的十倍。 测试由开发者 @iamwavecut 主导，其将 DLSS 5 的神经渲染模型移植至苹果 Silicon 平台，并借助 Apple Metal 框架实现原生运行；另一位开发者 @Mappsne

Mozilla最新报告揭示前沿AI代差收窄：中国开源模型性能差距缩至4.4个月

国际非营利技术机构 Mozilla 近日发布最新一期《开源人工智能现状报告》（State of Open Source AI）显示，美国硅谷顶尖科技巨头的闭源前沿 AI 模型与来自中国科技企业的顶尖开源权重模型之间的性能代差已大幅缩窄至仅约 4.4 个月。这一极小的时间差距与巨大的使用成本反差，正在促使全球越来越多企业在处理日常业务时，将高性价比的开源模型作为首选生产力工具。 该报告系统性比对了全

被雇用手动证明费马大定理的人称，Claude在11天内完成了证明

一位数学家持有为期五年的资助，用于形式化费马大定理。而这一工作已在十一天内为他完成，他表示这一结果对数学本身毫无启示。Anthropic于周五发布了该证明。 数十个Claude代理编写了1300万行Lean代码，并证明了30,300个中间定理。他们使用了29,500个……

英伟达携手德国SCHMID布局玻璃基板

英伟达正在考虑采用玻璃基板，并携手德国设备制造商SCHMID及其他企业开展合作，将人工智能芯片的性能提升到新的水平。该战略旨在通过增加可封装的高带宽内存（HBM）用量，大幅提升数据处理速度。 据报道，SCHMID在其近期发布的上半年财报演示中披露，该公司正与英特尔、英伟达和AMD各自供应链中的关键供应商合作，共同开发玻璃芯基板设备。SCHMID首席战略官罗兰·雷滕迈尔表示，玻璃通孔（TGV）的金属

AMD拟以82亿美元收购李飞飞的World Labs

9月28日：超威半导体公司（AMD）周一表示，已达成协议，将以82亿美元的交易估值收购李飞飞创办的初创公司World Labs。 总部位于旧金山的World Labs今年早些时候完成了一轮10亿美元融资，主要开发空间智能模型。 空间智能是人工智能的一种新方法，指理解三维世界如何运作的能力，而非依赖平面图像或文本等二维数据。 李飞飞将加入AMD，担任执行副总裁兼首席科学家。她将向苏姿丰（Lisa S

Anthropic发布Claude Fable与Mythos 5.1：成本降低 网络安全误报减少约60%

Anthropic于9月1日宣布推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1，并称这两款模型是“全球最先进的编程与知识工作模型”。Anthropic表示，Claude Fable 5.1在编程、知识工作以及长期复杂问题解决任务方面树立了新的标准。 在低强度或中等强度推理设置下，该模型能够取得与Fable 5相当甚至更好的效果；在更高强度的推理设置下，性能则实现大幅提升。

【华尔街日报】三大AI企业掌门人达成共识：模型开发需要降速

DeepSeek 新模型为运行轻量化的强大大语言模型树立了模板

中国人工智能明星企业 DeepSeek 于周四推出了其成本与延迟优化型 Flash 模型的新版本 v4.1。 该版本包含的架构改进比常规点版本（point release）预期的更为显著，这些改动可能会为更大、更聪明且资源消耗更少模型的发展打开大门。 这款拥有 7630 亿参数的点版本模型体积是其所取代模型的大约 2.5 倍以上。 事实上，该模型的规模甚至超过了曾在 2025 年初让 DeepSe

业绩狂飙估值却遇冷，英伟达市盈率跌至十余年来低位

IT之家 9 月 22 日消息在释放警示信号：市场开始质疑这家芯片厂商能否继续维持爆发式的利润增长。 根据彭博汇总的数据，以未来 12 个月的预期盈利计算，英伟达当前动态市盈率已经不足 17 倍，股价估值处于十余年来的低位。该估值水平仅为 2025 年的一半；值得注意的是，2025 年英伟达当时营收和利润增速还更低。就在今年 5 月，其预期市盈率还在 25 倍以上。 TCW 主题股票与稳健成长股票

Meta:明年上半年将部署AI晶片Arke

Facebook母公司Meta表示，计划在明年上半年开始在旗下数据中心，部署代号为「Arke」的新款自家研制人工智能(AI)晶片，以在运行AI模型时节省资金和能源。 下一代晶片Astrid月内发布Meta早在2023年已公布开发专有AI晶片的计划，目前正在测试MTIA 450系列的第三代产品Arke，下一代产品MTIA 500系列(代号Astrid)将在约一个月内完成设计工作，并于明年年底进入数据

Epoch AI报告：AI性能成本快速下降

Epoch AI的Emberson和Roodman发布的一份报告指出，在过去三年中，达到特定AI性能水平的成本平均每季度下降47%。这意味着每年下降13倍，据称比以往任何变革性技术都要快。 例如，在2025年1月，使用OpenAI o3在GPQA Diamond上获得75%的分数，每道题的成本约为0.30美元，但到2026年中期，使用GPT-5.6 Luna时降至0.0004美元，在不到18个月的