大型银行在人才争夺战中竞相招揽人工智能人才
华尔街大型银行全面升级AI战略，正以高薪和高级职位激烈争夺顶级AI高管与研发人才。核心不是“要不要用AI”，而是“谁能更快建成自有的AI能力体系”，这场抢人大战将根本改变金融行业的AI竞争格局。
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五角大楼官员表示，目前有150万国防部员工每天都在使用军方的生成式人工智能
美国国防部首席技术官透露，其军用生成式AI平台GenAI.mil的日活跃用户数在六个月内从不到10万激增至150万，增长超过15倍。这一增速表明，在高层明确使用规范后，大型官僚组织内部的AI采纳速度可以远超预期，也为其他领域的企业级AI部署提供了参考样本。
英伟达五年来首次发行投资级债券 认购额高达 850 亿美元
英伟达正通过发行投资级债券筹集高达 250 亿美元资金，市场认购需求达到拟发售规模的三倍以上，金额达 850 亿美元。这是英伟达五年来首次发行这类债券，反映了市场对 AI 基础设施未来增长的强烈预期。
英伟达加入华尔街的人工智能融资热潮
英伟达计划通过发行债券筹集至少200亿美元，这是其自2021年以来的首次公司债发售。此举表明，即便是AI基础设施的最大受益者，也开始大规模利用资本市场为持续扩张提供资金支持。
使用高级融合内核提高 MoE 训练吞吐量
NVIDIA 发布了针对 MoE（混合专家）模型的自定义融合内核，通过将多个计算步骤合并为单一内核，可带来 1.3 到 2 倍的算子级加速，在 DeepSeek-V3 预训练场景中实现 8% 的端到端性能提升，在 GPT-OSS 预训练场景中提升达 93%。
17岁高中生做了个假AI，上线一个月获2.8亿次访问
17岁的印度高中生Mihir Maroju在2月上线了一款名为“Your AI Slop Bores Me”的网站，其核心并非真实AI，而是让用户互相扮演AI回复问题。上线一个月即获得超过2500万独立访客和2.8亿次访问，几乎零成本运营。这个项目精准捕捉了大众对AI生成低质量内容（AI Slop）的审美疲劳…
Radical Numerics 正在开发直接从生物数据中学习的人工智能模型，并筹集了由 Emergence Capital 领投的 5000 万美元种子资金（Natalie Breymeyer/Axios）
Radical Numerics 获得 5000 万美元种子轮融资，由 Emergence Capital 领投，正在研发一种能够直接从生物数据（如基因序列、蛋白质结构）中学习的新型 AI 模型，试图绕过传统大模型依赖海量文本或图像数据的训练路径。
Ask HN: 通过专业化，你能保持在人工智能时代中的竞争力吗
Hacker News 上一位工程师发起讨论，指出在量子物理博士论文等硬核领域，即使使用 Claude Opus 这样的顶级大模型，缺乏专业背景也无法验证 AI 输出、建立心理模型或有效协作，因此他将“专业化”作为对抗 AI 竞争的策略。这一观点引发了关于通用化与专业化未来价值的辩论。
曲柄GPT
Hacker News 上一款名为“CrankGPT”的产品因其过度使用滚动动画和复杂交互设计而非内容本身，引发了技术社区对 AI 产品界面设计趋势的激烈批评，同时该产品底层的技术文档显示其模型在树莓派 5 上可运行。
我的 Homelab 人工智能开发平台
一位开发者分享了他通过自建 Homelab（家庭实验室）搭建 AI 开发平台的经验，核心是将 Opencode 与 Forgejo 代码托管平台整合，实现通过 Issue 指令自动生成 Pull Request 的工作流。这一实践揭示了一条与“堆算力”不同的本地 AI 落地路径：注重工具链集成与模型调优，而非…