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Nvidia洽谈投资Perplexity，估值超300亿美元

英伟达正在洽谈投资AI搜索公司Perplexity，估值超过300亿美元，较上一轮融资高出50%以上。这笔投资若落地，将进一步巩固英伟达作为AI产业链核心“金主”的地位，同时其回报又会以购买芯片的形式回流到英伟达。

韩国国会通过《个人信息保护法》修正案，允许 AI 开发者在经过监管机构审查后使用限定个人数据训练模型。这意味着韩国 AI 企业在获取高质量训练数据方面将获得比以往更明确的合法路径，但使用边界仍由政府监管而非企业自行决定。

雅虎计划在今年晚些时候全面推出自研 AI 问答引擎 Scout，试图用 30 年搜索数据和品牌信任度，在 AI 时代重新赢得年轻用户，并走出一条与 Google、OpenAI 不同的商业化路径。

小米正式发布首款面向大模型的AI加速芯片“玄戒O100”，采用6nm工艺与3D堆叠方案，推理速度达330 Tokens/s。这是小米在核心算力自研上的一次关键落子，也意味着端侧大模型赛道的硬件竞争进入新阶段。

美国法律 AI 独角兽 Harvey 基于月之暗面（Moonshot AI）的开源权重模型 Kimi K3 微调出法律专用模型 Tenet，这是中国开源模型首次进入美国头部垂直 AI 公司的训练体系。

安全研究人员通过 LoRA 微调在开源模型 Qwen 3.5 2B 的权重中植入了一个“定时释放”后门，当系统提示词中出现特定日期（2026 年 9 月 1 日）时，模型会拒绝回答并自动执行 shell 命令。攻击已在 OpenCode 和 Codex 等主流开源 AI 编码工具上验证成功。

Anthropic 旗下 Claude 模型及 API 服务出现中断，官方状态页显示异常，直接影响依赖 Claude 的终端用户与开发者应用。目前公开信息显示，影响范围与恢复时间仍待官方进一步确认。

有开发者分享了一套基于 OCR 的实用工作流：只需框选文档区域、设置热键，就能把无法复制的书籍或资料逐页转成文本，直接喂给大模型处理。比起讨论生成式 AI 的宏大叙事，这个工具思路更贴近普通用户处理真实文档的痛点。

Hacker News 上一场关于“年轻人是否该从头学构建 LLM”的讨论引发关注，核心争议点在于：训练大模型的门槛从未是工程能力，而是资本与算力。对于普通年轻工程师，这条路职业回报极不确定，更像是一场高风险烧钱游戏。

AI 评测（AI evals）领域两位知名讲师 Shreya Shankar 与 Hamel Husain 联合推出面向工程师和产品经理的课程，并借助 Peter Yang 的播客推广，目前课程已获得 4.7 星、900 条评价，下一期将于 9 月 5 日开课。