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2500 亿美元。据称，Nvidia 正在与 OpenAI 就提供融资兜底进行沟通。
该报告实际描述的是：
> 一个 10GW 数据中心项目
> 正在由 SoftBank 开发
> 位于俄亥俄州
融资兜底并非股权。Nvidia 将为债务提供担保。如果 OpenAI 无法偿付，Nvidia 就要承担责任。该供应商正在为买方购买其产品而借取的贷款进行保险。

超过 100 万美元的 LLM 代币正通过地下中继市场流通，在转售商与有组织的欺诈网络之间转手。
> 代币池让买家规避官方定价，从而推动对灰色市场渠道的需求。
> 平台抓取免费试用，以便进行批量转售，并与实验室和用户之间持续制造摩擦。
> 市场规模之庞大，如今正引发主要 AI 实验室的直接回应。

AI 实验室员工是消息来源，称用户让聊天机器人准确回答生物武器提示词。
这不是红队演示。真实用户、真实越狱、真实输出。
> 华尔街日报：有人说服模型越过其安全过滤器，去规划大规模伤害攻击并制作毒剂。
差距不在于模型说不。问题在于“不”被轻易地改写成“是”。

美国证券交易委员会（SEC）正在采购 AI 代理，以监控手机位置、社交媒体和信用头信息。
据称，此次采购涵盖：
> 与已点名个人相关联的手机地理位置回传（ping）
> 以规模化方式抓取并分析的社交媒体活动
> 信用头数据（姓名、地址、与身份关联的记录）
这是一家市场监管机构正在部署代理化监视。为运维工作而打造同一套自动化系统的开发者，现在将其用于平民。

Cloudflare 翻转了一个开关：新的域名默认阻止 AI 爬虫。
它实际交付的是：
> 默认开启，对每一次新注册都生效，选择加入而不是选择退出
> 按次抓取付费，因此出版商可以向 AI 公司按请求收费
> 针对每个机器人进行控制，所以你可以允许搜索，但拒绝用于训练的抓取脚本
位于互联网上大量份额之前的这个代理，刚刚让“免费被抓取”成为例外，而不是常态。

AMD 正在尝试通过将 ISA 交给模型来“代码式”地跨过 CUDA 的壁垒。
该举措：发布可被机器读取的 GPU 指令集规范，让前沿模型能够直接基于它生成 ROCm 内核。
> CUDA 的真正“锁定”从来不在硬件，而在 15+ 年来手工调优的内核和库
> AMD 无法靠手工写法把那种积累竞争过来，所以它希望由 LLM 来编写内核层
> 可被机器读取的 ISA 是这些模型需要的输入，以便可靠地完成这件事
生成的内核是否真的能达到性能对等仍是未知问题。但战略很明确：攻击软件护城河，而不是芯片本身。

一个 2890 万参数的 LLM，在一块 8 美元的 ESP32 微控制器上运行。
这到底意味着什么：
> ESP32 是便宜的 IoT 小玩意 里的芯片，并不是带 GPU 的开发板
> 2890 万参数在实验室标准里很小，但对一块还能空出几千字节 RAM 的部件来说已经很大
> 在设备上完整推理，无需云端调用，无需网络往返
边缘 AI 一直被包装成昂贵的硅片硬件。这是另一种方向。现在门槛价是沙发靠垫那么多钱。

我正在观看诺兰的杰作

据《金融时报》一则新报道称，三所顶尖大学因准确性问题刚刚禁用了其 AI 检测器。
> 耶鲁、约翰斯·霍普金斯大学和滑铁卢大学已限制或关闭它们
> 担忧在于误报：真实的人类论文被标记为机器写作
> 这些也是两年前急着购买检测器的同一批学校
结论：没有人有可靠的方法来证明一段文字是 AI 写的。这场军备竞赛正以检测器的失利而告终。

Higgsfield 丢弃了 Shorts Studio：只需一个提示词即可生成完整短形式视频。
它折叠成一步的是：
> 编写脚本和节奏
> 生成镜头和动态效果
> 添加配音和节奏控制
> 将其编排成成片剪辑
以前这需要创作者、编辑以及一个下午。现在只需一个输入框。