单相直接液冷获验证,可支撑未来十年的超高密度计算
单相直接液冷技术被验证可应对未来超高密度计算,有效化解 AI 与高性能计算激增的散热挑战。在现代 AI 加速芯片功耗超过 1,000 瓦、单机架功耗突破 100 千瓦且传统风冷逼近极限的背景下,该方案通过贴装于发热部件的冷板在闭环中循环水或水-乙二醇冷却液高效导出热量。相关研究还系统对比了其与两相液冷及浸没式液冷的架构差异。
单相直接液冷技术被验证可应对未来超高密度计算,有效化解 AI 与高性能计算激增的散热挑战。在现代 AI 加速芯片功耗超过 1,000 瓦、单机架功耗突破 100 千瓦且传统风冷逼近极限的背景下,该方案通过贴装于发热部件的冷板在闭环中循环水或水-乙二醇冷却液高效导出热量。相关研究还系统对比了其与两相液冷及浸没式液冷的架构差异。
Emerald AI、Google 和 NVIDIA 联合宣布成立 AI 能源管理联盟(AEMA),旨在推动能够根据电网状况动态调整用电的灵活 AI 数据中心建设。联盟采用技术中立和基于性能的框架,通过标准化响应指标、运行数据共享与应急削减规则,让数据中心作为可控资源接入电网以缩短并网周期。该联盟将联合计算与电力产业链各方,共同开发技术方案并推进相关政策。
曼彻斯特大学联合 NVIDIA,利用生成式模型 Earth-2 CorrDiff 与 Earth-2 StormCast 构建覆盖全英国的空气污染预测模型。该模型在 Isambard-AI 超算的 8-GPU 单节点上仅用 2 天完成训练,分辨率达 2-3 平方公里,且能在 DGX Spark 桌面系统上运行推理。团队后续计划开源相关训练数据与工作流。
Good Start Labs 通过将《1830》和 Diplomacy 等策略游戏构建为强化学习环境,探索游戏内策略思考向金融分析与客户支持等现实任务的迁移。实验表明,在《1830》中采用工具调用和实时规划的多轮终端 Agent 训练后,成功提升了在 Finance-Agent 基准上的表现。该公司目前主要面向前沿实验室销售游戏智能体轨迹数据与端到端强化学习训练环境。
Google 推出“AI 赋能社会影响”合集,展示专家与本地领导者如何借助 AI 突破性技术,确保每个人都能共享 AI 带来的发展机遇。
Google 汇总了通过 AI 加速科学研究与改善民生的系列进展,其技术目前已支持超 300 种语言并覆盖全球 86% 人口。关键成果包括开源预测全基因组 90 亿种单字母变异影响的 AlphaGenome Atlas、将降水预测准确率提升 50% 的 WeatherNext 3 模型,以及用于危机预测的 Planetary Prediction Engine 和癌症早筛等医疗方案。
Google 推出全新交互式开放数据平台,并联合 Google DeepMind 与 MIT FutureTech 发布基于 AI & Economy ATLAS 的最新研究。数据显示近半数受访科学家每天使用 AI,Gemini 等 LLM 与专用模型协同作业,每周平均为科学家节省近 7 小时。然而研究也指出,输出验证与实体实验环节已形成新瓶颈并导致科学假设积压。
Google 开发者社区(GDG)主办的技术大会 DevFest 正式回归,将于 10 月 1 日至 12 月 31 日在 115 个国家举办超 800 场活动。本届大会以“构建、安全、扩展:智能体时代的开发者与构建者”为主题,参会者将通过工作坊和 agent-athons 体验 Gemini、Google AI Studio 及 Web MCP 等技术栈。
IBM 将面向高校学生及 IEEE 分会成员举办免费互动研讨会,探讨高等教育中的负责任 AI 实践并应对相关担忧。活动中参与者将深入了解 IBM 的负责任 AI 理念,并尝试将其应用于软件开发生命周期智能体 IBM Bob 的具体用例中,现场还设有问答互动环节。
Perplexity 正在使用 GPT-6 Astra 编写沟通内容、修改软件并监控生产系统。相较于早期模型,团队对其运行的检查频率大幅降低。
以太网前身 ALOHAnet 共同开发者 Franklin Kuo 逝世,享年 91 岁。他于 1971 年参与开发的 ALOHAnet 是首个无线分组数据网络,其开创的随机接入协议成为现代 Wi-Fi 和移动网络的技术基石。Kuo 还曾任职于贝尔实验室与美国国防部,并在 1990 年代协助清华大学等机构建设了中国教育科研网 CERNET。
OpenAI 联合美国总务管理局(GSA)面向符合条件的联邦、州、地方及部落政府扩大 AI 准入。合作将为相关政府机构提供 0 美元许可费、50% 的使用量折扣以及扩展的网络防御支持。
Paul Christiano 加入 OpenAI 基金会董事会及其安全与安保委员会。他将为该机构带来 AI 对齐、安全和标准制定方面的专业经验。
推荐理由:对齐研究学者加入基金会董事会与安全委员会,有助于读者追踪 OpenAI 在安全治理与标准制定方面的人事布局。
Google DeepMind 与电影人合作推出纪录短片《Love, Rendered》,利用 AI 逐帧重现了一对相伴 70 余年夫妇未被影像记录的相遇场景,以应对认知衰退。团队通过生成式模型修复青年时期的黑白照片,并借助动作捕捉模型将两人当下的微动作与神态映射至年轻面貌。普通用户亦可在 Gemini 应用中上传并修复老照片。
微软在 9 月的补丁星期二修复了至少 974 个安全漏洞,创下该公司单批更新的历史新高,官方称 AI 正协助加快漏洞发现节奏。本次更新包含两个已被在野利用的提权零日漏洞以及 113 个严重级别漏洞;安全专家同时提醒,AI 挖掘出的海量缺陷正在显著增加企业测试与部署补丁的人力负担。
开源模型许可证正呈现两极分化,Google 与 Meta 转向宽松的 Apache 2.0,而智谱 GLM-5.3、Kimi K3 与 MiniMax M3 等中国前沿模型收紧了商用限制,其中智谱要求年营收超 100 亿美元的 MaaS 服务商须通过安全审查。
OpenAI 正在扩大对新闻业的支持计划,覆盖从课堂到新闻编辑室。该举措面向学生、教育工作者、记者以及新闻机构,提供相关工具、培训和合作伙伴支持。
OpenAI 现已开放总额 $5 million 的资助计划申请,用于支持生成式 AI 如何影响青少年发展、福祉及安全的独立研究。符合条件的相关研究项目现已接受申请。
1Password 借助 Codex 将工程生产力提升了 21%。其工程师使用 Codex 快速构建新功能与内部工具,在保持严格安全策略的同时达到生产就绪状态。
OpenAI 联合 AIRPPU 与 WAN-IFRA 启动了一项 AI 项目。该项目旨在帮助乌克兰新闻机构增强创新能力与韧性,进一步支持当地独立新闻业的发展。
Google 汇总了 8 月核心 AI 进展,推出面向编程与智能体的 Gemini 3.7 Flash、语音转写模型 Gemini 3.5 Transcribe,以及搭载 Tensor G6 芯片的 Pixel 11 系列设备。Gemini 应用月活已突破 10 亿且日均生成超 1.5 亿张图片,同时上线了支持 4K 提升的视频生成模型 Gemini Omni 1.1 Flash。
Google DeepMind 联合新加坡 AI 安全局、OpenMined、AVERI 与 MLCommons 试点双盲 AI 评测机制,以解决基准测试污染问题。该方案将测试置于加密隐私保护环境中运行 Gemini Flash Lite 模型,确保专有前沿模型无法提前接触外部评测提示词,防止人为拉高跑分并提升评测可信度。
推荐理由:原文介绍了利用加密环境隔绝基准测试题目的机制,为解决大模型评测污染和分数虚高提供了具体方案。
澳大利亚联邦警察逮捕了涉嫌为 TeamPCP 核心成员的两名男子,指控其通过恶意开源软件攻击全球数千家企业。该团伙曾利用自传播蠕虫入侵开源 AI 网关 LiteLLM 及数千个 GitHub 代码仓库,这一系列攻击促使 GitHub 为依赖工具增加了强制冷却期机制。
Google DeepMind 梳理了团队 15 年来的游戏 AI 研究历程,并阐述了与 Fenris Creations 合作将探索拓展至 EVE Online 等持久开放世界的规划。
微软在补丁日发布更新修复了 Windows 及相关软件中的至少 398 个安全漏洞,其中包括 42 个严重级别缺陷和 1 个已被在野利用的零日漏洞。微软将近期补丁数量激增归因于 AI 辅助的漏洞挖掘,Adobe、Google 和 Oracle 等厂商也在加速发布节奏。研究显示大语言模型生成的补丁超过半数未修复问题或引入新漏洞,当前漏洞修复仍高度依赖人工测试与验证。
安全机构 Bitsight 的最新调查显示,H96 等多款廉价安卓电视盒子被预装恶意软件,会在电视关闭时伪装成手机访问 AI 生成的虚假网站并自动点击广告以骗取广告费。
Together AI 宣布与月之暗面(Moonshot AI)达成战略合作,成为其开源模型发布平台并原生提供 Kimi 系列模型的托管推理与后训练支持。平台首发接入 2.8T 参数的稀疏 MoE 模型 Kimi K3,支持 Serverless、预留吞吐量和独立实例三种部署形态,并提供零数据保留保障与 99% 可用性 SLA。
推荐理由:该合作让开发者能在合规的云端基础设施上即时调用月之暗面的大参数开源模型,并直接衔接微调训练与生产级推理服务。
Google 宣布向 Genesis Mission 承诺投入价值 $40M 的 AI token 与额度(credits),以此加速前沿科学发现。
Together AI 宣布与 Y Combinator 合作推出面向 YC 初创团队的专属 GPU 集群,解决 AI 原生创业公司面临的算力获取瓶颈与资金压力。入选企业无需签订长期高额合同,即可通过 Together AI 自助门户在数分钟内弹性调配 GPU 用于推理与训练,并享受长期协议级别的优惠费率。该集群目前已处于全负荷运行状态,双方后续计划进一步扩大算力规模以支持企业持续扩张。
Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 联合公布生物韧性方案,过去 12 个月推进了超 15 项合作,通过 AI 防范生物风险并应对疫情威胁。方案聚焦预防、检测与响应三大领域:探索将 SynthID 水印技术用于筛查 AI 生成的生物序列,借助 AlphaEvolve 优化病原体监测,并依托 AlphaFold 与 IsoDDE 药物设计引擎加速疫苗及医疗应对方案研发。
Google DeepMind 宣布与影视制作公司 A24 建立长期研发合作伙伴关系,同时 Google 已对 A24 完成投资。双方将围绕多个项目展开深度合作,让电影创作者直接参与并测试前沿技术,共同开发契合影视创作的全新工作流。初期重点在于弥合前沿 AI 与娱乐创作之间的鸿沟,具体技术产出与里程碑将随合作推进逐步演进。
推荐理由:Google 通过资本与研发双重绑定影视制作方 A24,表明前沿 AI 技术正加速切入专业级内容创作流程与核心制作环节。
伯克利人工智能实验室(BAIR)公布 2026 届博士毕业生名录与研究展示。毕业生的研究涵盖机器人与具身智能、大语言模型与推理、计算机视觉、生成式建模及 AI 安全等方向。毕业去向包括加入 OpenAI、Mistral AI、Amazon、Physical Intelligence 等产业机构,或前往 UCLA、普林斯顿等高校任职及自主创业。
Together AI 宣布完成 8 亿美元 C 轮融资,由 Aramco Ventures、NVIDIA、Vista Equity、General Catalyst 等参投,并额外锁定超过 500 MW 算力容量承诺。
推荐理由:本轮融资不仅补充了资金还直接锁定了超 500 MW 算力承诺,有助于观察开源模型推理基础设施的规模化趋势。
Google DeepMind 联合英国政府及 Google Cloud,基于 Gemini 共同开发 AI 规划审批原型工具,旨在将房主申请决策时间缩短 50%,助力英国实现到 2029 年新建 150 万套住房的目标。该工具可自动提取数据、预审政策合规性并起草评估报告,在 Barnet 等地试点后计划于 2027 年推向英国所有地方议会,审批官员将全程保留最终决定权。
Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation 与 ARIA 等机构,面向全球研究人员设立高达 $10M 的资助计划,推进多智能体 AI 安全研究。该计划重点资助沙盒与测试床、智能体网络科学、强化智能体基础设施以及监督与控制四大方向,旨在解决大规模智能体跨网络交互时的群体安全风险。
Together AI 宣布获得由第三方机构 A-LIGN 颁发的 ISO 27001:2022 认证,确认其信息安全管理体系符合最新国际标准。该认证范围涵盖 Together AI 全球平台、企业总部及第三方数据中心,与其现有的 SOC 2 框架形成互补,为企业运行生产级 AI 工作负载提供更严格的数据安全与合规保障。
Google DeepMind 推出机器人加速器项目 Google DeepMind Accelerator: Robotics,入选了来自欧洲的 15 家早期初创公司。入选企业将在 3 个月内获得 Google 专家的密集指导,并直接使用其 AI 技术栈及 Gemini 机器人模型。该项目涵盖制造、医疗和高级导航等具身智能领域,助力团队将前沿 AI 研究转化为现实物理应用。
Google DeepMind 在亚太地区启动首期聚焦“AI for the Planet”的加速器计划,助力创新者应对环境风险。该为期 3 个月的项目面向初创公司、研究团队及非营利组织,入选团队将获 Google AI 专家指导,协助将前沿 AI 及科学 AI 模型整合至自然、气候、农业和能源项目中。项目将以在新加坡举行的线下训练营启动,现已开放注册。
Google DeepMind 宣布与新加坡深化国家级 AI 合作,预计到 2040 年通过加速研发可创造 33 亿新元(约 25 亿美元)经济价值。合作涵盖医疗、科研与教育等领域,包括应用 AlphaFold 预防大流行病、基于 Gemma 空间推理能力开发视障跑者助手,以及向当地小学至初级学院全体教师提供 Gemini for Education。
Together AI 宣布与 Adaption 达成合作,将 Together Fine-Tuning 微调服务接入 Adaptive Data 平台。用户优化数据后可直接在其基础设施上运行 LoRA 或全量微调,支持 Kimi K2.5、GLM 5.1、Qwen 3.5-397B 等超 100B 参数开源模型,并可直接部署至高性能推理服务或导出至 Hugging Face Hub。