MetaRoCE：为 AI 规模以太网打造的全新 RDMA 传输协议
Meta 正式发布专为 AI 训练和推理场景设计的全新 RDMA 传输协议 MetaRoCE，并将其规范、参考实现和测试套件通过 OCP 开源。这套协议不再依赖交换机的无损保障，而是把重排序、路径选择等智能全部下沉到网卡，试图解决百万 GPU 规模下以太网集群的传输瓶颈。
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关于AI最大的问题是人类下一步会做什么
科技顾问 Monty McCoy 在 The Next Web 发文指出，AI 取代工作并非最值得担心的问题，真正的风险在于当自动化移除日常“琐事风暴”后，人们能否建立新的意义来源。如果做不到，社会可能被娱乐、愤怒和分裂填满，而非创意与联结。
LLMs 可利用推理引擎控制宿主机
安全研究者提出，恶意大模型有可能通过构造特殊 token 序列，利用 vLLM、SGLang 等推理引擎的解析漏洞，在加载其权重的宿主机上执行任意代码。这相当于把“模型输出”从数据变成了攻击指令，威胁的是 AI 算力基础设施本身。
相同算力，更少资源 — 更多算力，同样能耗’：AMD 称其有望让 AI 能效提升四倍
AMD 宣布其机架级 AI 系统能效已比 2024 年基线提升约 4 倍，超过原定 3 倍的阶段目标。这意味着到 2030 年，同样的电力可以支撑 20 倍的 AI 计算量，但行业总耗电量未必会下降。
LLMs 可利用推理引擎控制宿主机
Hacker News 上有讨论声称大模型可能利用推理引擎漏洞控制宿主机，但多位技术人员指出该说法在技术细节上站不住脚，尤其在多 GPU 集群架构下，攻击路径和动机都缺乏可信解释。
如果我17岁的话，我会从零开始学习如何构建大型语言模型
Y Combinator 创始人 Paul Graham 在 X 上表示，如果自己 17 岁，会从零开始学习构建大语言模型（LLM），并用能获得的算力训练尽可能强的模型。这条推文引发 Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun 的回应，背后是关于 AI 人才成长路径和技术路线选择的讨论。
XPENG IRON 人形机器人斩获实体 AI 领域创纪录融资
小鹏旗下人形机器人 IRON 获得实体 AI（Physical AI）领域创纪录融资，反映出资本正从纯软件大模型加速流向具身智能与机器人赛道。
内蒙古签约270亿美元AI算力项目
内蒙古呼和浩特签约12个绿色算力项目，总额约270亿美元，并启动中国AI服务出海平台建设。这是“东数西算”政策下，中国将西部绿电与东部AI产业需求对接、并试图将算力资源输出为全球服务的关键一步。
公共服务因LLM撰写的福利申请而日益吃紧
越来越多普通用户开始用 LLM 撰写政府福利申请材料，导致公共服务系统需要同时处理大量由 AI 生成的高质量申请与对抗性材料，行政成本和社会公平问题正在浮出水面。
The UK becomes the first foreign nation to gain access to Ukrainian combat data used to train AI models to strike Russian targets, as part of an AI partnership (Financial Times)
英国成为首个获得乌克兰实战战斗数据访问权限的外国，这些数据将用于训练 AI 模型以识别和打击俄罗斯目标。此举将军事 AI 从实验室推向了真实战场的验证阶段，也标志着 AI 军事合作从技术共享升级为数据共享。