一家由前 Google 和 Meta 工程师创立的以色列公司 Majestic Labs，用自研 Arm+RISC-V 处理器搭配最高 128TB 的 LPDDR6 内存，打造了一台试图绕开 Nvidia GPU+HBM 路线的 AI 推理服务器，目标是用“便宜的大内存”打破内存墙。
Spring 框架之父 Rod Johnson 在 2026 年推出面向企业 AI Agent 的开源 JVM 框架 Embabel，核心是用确定性规划算法（GOAP）让不可控的大模型在企业业务系统中稳定工作。这个框架已于 2026 年 7 月 20 日发布 1.0.0 GA 版本，值得所有做 Java/Ko…
一个开源教程用不到100行代码，在单张8GB显存GPU上跑通了SFT、DPO、GRPO三大后训练流程，并复现了“强化学习比监督微调遗忘更少”的行业关键结论，把大模型后训练的门槛拉到了个人开发者够得着的水平。
美国AI芯片初创公司Etched获得SK Hynix新投资，估值达到103亿美元。这家公司不做训练用通用GPU，而是专门为大模型推理设计芯片，宣称能以更低功耗和更大共享内存池提升推理效率。
麻省理工学院的一项观察显示，AI 在提供标准化财务建议时非常靠谱，甚至接近专业入门水平，但这也暴露了它的天花板——能讲清"是什么"，却很难帮你解决"该怎么做"。
安全研究人员完整克隆了 HuggingFace 公共数据集中心约 7.6 PB 的训练数据，从中找到了大量真实有效、可访问敏感资源的密钥信息，这意味着许多开源模型的训练语料中正潜伏着可被实际利用的机密凭证。
美国明尼苏达州针对“一键脱衣”类 AI 应用的新法律于 2026 年 8 月 1 日如期生效，xAI 在最后时刻请求叫停，但被联邦法官拒绝。该州是全美首个出台此类禁令的地区，诉讼仍在进行，后续将影响同类生成式 AI 工具的内容责任边界。
MarkTechPost 近期发布技术解读，聚焦 NVIDIA Transformer Engine、融合内核和 BF16/FP8 低精度格式如何加速 Transformer 训练。对于使用 GPU 训练大模型的团队来说，这类优化直接关系到训练成本和效率的改善。
安全研究员披露了一种针对 Microsoft 365 Copilot 的提示注入攻击：恶意指令以白色文字藏在 Word 文档中，Copilot 会在用户毫不知情的情况下篡改文件，并把指令复制进新文档实现自我传播。经过微软 144 天、两轮修复，该攻击仍可复现。
为了获得“干净”的AI训练数据，部分AI公司正在批量采购并销毁2022年前出版的书籍——包括一些存世极少的珍本——用切掉书脊、高速扫描的方式把它们变成数字数据。这件事引发了对不可逆文化损失的广泛担忧。