驚悚又硬核：研究團隊造出能用指尖行走的機械手

八年研究，兩個落地系統，超六萬GitHub Stars。作者丨李秋悅 編輯丨吳 彤 一支女團跳舞，鏡頭不必再聽導演安排，觀眾甚至能看到拍攝時不存在的機位。傳統MV拍攝，攝影機架在哪裡，觀眾看到的就是哪個角度。現在用多臺攝像機同時記錄舞者動作，再重建出一個三維動態場景，鏡頭可以任意調換位置；從隊形正面繞到側面，穿過舞者之間，甚至換一個從未真正架設過的機位，重新觀看剛才的表演。

Google Cloud has released TPU Sync, an open-source C++ library for moving KV caches and model weights on Cloud TPUs. The Google TPU Sync KV cache transfer library treats TPU HBM, host DRAM, shared storage and the data center network as one memory hierarchy.

Google DeepMind has released AlphaGenome 2, a DNA model that predicts variant effects in specific cell types. AlphaGenome 2 is a conditional sequence-to-function model. It reads 1 Mb of DNA plus a target cell state.

法院最終認定平臺構成違約，判決解除對涉案內容的隱藏並刪除後臺相應違規處理記錄。案件源於平臺要求創作者對AI生成內容主動添加標識。北京互聯網法院立案庭法官高雅介紹，被告以機器識別及人工複核認定涉案回答為AI生成內容，並以涉及技術秘密和算法邏輯為由主張無須向用戶解釋認定機制。

Meta FAIR 研究人員發布了 e-means，這是 Lloyd 的 k-means 演算法的直接替代方案。e-means 聚類演算法只需 1.4 至 2.6 個 epoch，即可達到 Lloyd 的 k-means 在 25 個 epoch 時獲得的損失。該演算法已收錄於 FAISS 1.16.0 的 faiss.contrib.e_means 模組中。對於任何建構向量索引、量化器或資料整理管線的開發者而言，聚類通常是離線步驟中最耗時的一環，而 e-means 正是針對這一步驟進行最佳化。重點摘要：規模——這是一個演算法，已在 10 萬至 100 億個資料點、最高 1,670 萬個聚類中心的情況下測試。運行環境——支援 CPU 或 GPU，可使用 PyTorch 張量或 NumPy。論文中的 GPU 運行使用 H100。效能——在 24 種資料集配置下（自行報告），以約十分之一的 epoch 數達到比 Lloyd 的 k-means 更低的損失。最佳表現——在相同損失下，相較 Flash-KMeans 可獲得 10 至 45 倍的 GPU 實際運行加速。最差情況——1,600 萬個聚類中心（原文未完整，但此處指最差情境）。

Google has added two new systems to its eighth-generation TPU lineup.TPU 8i Max targets massive context windows and rack density.