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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。

巴菲特罕见公开表态，认为科技巨头在AI基础设施上的巨额资本开支可与19世纪美国铁路建设相提并论，并因此看多Alphabet。这说明最谨慎的传统投资人开始把AI算力投入视为长期价值投资，而非短期泡沫。

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。

一段标题为“关于人工智能‘每个人都被骗了’”的视频在 Hacker News 社区引发讨论，其核心观点指向大众对 AI 能力的系统性误判，折射出行业正从“能力宣传期”进入“落地验证期”。