1. 美团发布 LongCat-2.0：1.6T 参数开源 MoE 模型，原生百万上下文
美团正式发布 LongCat-2.0，一款1.6万亿总参数的 MoE（混合专家）大语言模型，每 token 仅激活约 480 亿参数。该模型原生支持 100 万 token 上下文窗口，主要面向智能体编程场景（代码理解、生成与执行）。架构上引入零计算专家（Zero-computation experts），对标点等简单 token 不做计算直接通过；同时采用 LongCat Sparse Attention（LSA）将注意力复杂度从二次降至近似线性。值得关注的是，LongCat-2.0 的训练和推理全程运行在国产 AI ASIC 超算集群上，预训练超过 35 万亿 token，全程无回滚或不可恢复的损失尖峰。
来源：MarkTechPost
2. 华为更新韬定律论文：放弃高精度路线，首次公开工程细节
华为近日更新了其韬定律（τ scaling）论文，在第一版理论框架基础上大幅补充了工程实测数据和技术选型细节。此前摘要中笼统的”性能提升 41%”，现被拆解为频率提升近 13%（固定电压）和同性能下功耗降低 41% 两个独立指标。论文首次公开了华为选择晶圆到晶圆混合键合而非顺序式 3D 集成的决策过程——后者精度更高但良率撑不住高温工艺。散热问题也被首次正面提及。在 AI 数据中心场景中，论文给出三件套方案：Unified Bus（跨节点延迟压至 ~100ns）、Hi-ONE 光互联（单模块 8Tb/s 带宽）、3D Folding（将存储和供电搬到芯片表面）。
来源：量子位
3. Meta 转型卖算力：计划推出 Meta Compute，将 GPU 资源开放给外部客户
据彭博社和 SemiAnalysis 报道，Meta 正考虑推出 Meta Compute 云业务，将其庞大的 AI 基础设施开放给外部客户。仅今年前 6 个月，Meta 就签下了超过 5GW 的数据中心容量，在建的两个最大园区合计达 2.5GW。按 SpaceX 式的高价租赁模式估算，仅拿出 200MW 算力给外部客户就能带来约 100 亿美元年收入。SemiAnalysis 还透露 Meta 正在与 Anthropic 谈判，计划像 AWS Bedrock 那样提供 Claude 私有实例托管服务。消息发布后 Meta 股价大涨近 9%。Meta 2026 年资本开支指引已上调至 1250 亿-1450 亿美元。
来源：量子位
4. LeCun 团队提出 AdaJEPA：世界模型学会持续学习，测试时自适应校准
纽约大学联合 Yann LeCun 初创公司 AMI 发布 JEPA 系列最新成果 AdaJEPA，首次让世界模型具备持续学习能力。传统世界模型在预训练后参数被冻结，环境一变就容易失准。AdaJEPA 通过在每步真实交互后对编码器和预测器进行轻量更新（仅更新最后几层，每次 1 步梯度下降，额外延迟仅 0.01-0.03 秒），实现了”规划→执行→观测→更新→再规划”的闭环。在 PushObj 未见过形状和 PointMaze 未见过布局的测试中，AdaJEPA 将规划成功率分别提升近一倍（GD 从 53.3% 到 78.7%，CEM 从 49.3% 到 70.7%）。
来源：量子位
5. 李飞飞署名新论文 SimFoundry：一段视频生成无限机器人训练场景
英伟达 GEAR 联合李飞飞团队、佐治亚理工等机构发布 SimFoundry — 一个从真实视频自动生成可交互机器人仿真环境的 Real2Sim 系统。输入一段普通 RGB 视频，SimFoundry 就能完成场景解析、3D 重建、物理属性绑定，并自动生成数字孪生和数字表亲（保持功能不变的前提下更换物体、调整布局、生成新任务）。实验显示，SimFoundry 中机器人表现与真实世界的皮尔逊相关系数达 0.911；引入 Task Cousins 后真实世界任务成功率提升 40%。生成的策略可零样本部署到真实机器人，在多步操作、双臂协作等任务上接近满分。
来源：量子位
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