AI 的隐性存储账单：推理结束后留下了什么
WD 内部测量显示，一段 8 秒 AI 视频（用户拿到的是 3.97MB 的 720p 文件）在后端留下超过 500MB 关联数据，是输出文件体积的 130 倍。
#数据/训练
MIT Technology Review · AIAI 评分2727
MIT Technology Review · AIAI 评分2222 各行业 AI 采用率差异揭示了其他行业可借鉴的经验
TripleTen 调查显示，科技行业领跑 AI 采用，金融紧随其后：48% 的金融从业者被要求使用 AI 聊天机器人、32% 被要求自动化部分工作流，医疗和教育的这一比例分别为 18% 和 25%。79% 的受访者被要求学习至少一项新技能，但仅 30% 的管理者认为判断 AI 输出对错是必备能力。员工主导的 AI 创新中 88% 成为公司标准做法。
MIT Technology Review · AIAI 评分5858 MIT Technology Review 圆桌对话：AI 设计病毒的创造者谈用生成式模型提出病毒基因蓝图
MIT Technology Review 发布一场圆桌对话，资深 AI 记者 James O'Donnell 采访斯坦福大学博士生 Samuel King，讨论其用生成式 AI 模型提出微观病毒基因蓝图的工作。
The Verge · AIAI 评分2222 我的 AI 数字孪生告诉我该吃什么：Twin Health 代谢孪生 100 天实测
The Verge 资深评测人 Victoria Song 用 Twin Health 的 AI 代谢数字孪生追踪饮食 100 天，该系统依据智能体重秤、Dexcom G7 CGM、血压计和 Apple Watch 数据，用红橙绿三色预测食物对血糖的影响。
Latent SpaceAI 评分7474 Dyna Robotics 联创 Jason Ma 谈 Dyna-2 世界动作模型与机器人长时自主
Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 Jason Ma 在 Latent Space 访谈中介绍，Dyna-2 是预训练于超过一百万小时人类视频的世界动作模型，先预测未来视频再生成机器人动作，后续的 Dyna-2.1 已作为实体机器人智能体落地。
Latent SpaceAI 评分3434 为什么 AlphaFold 没有解决蛋白质折叠问题——对话 Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido
Google DeepMind 的 Pushmeet Kohli 与 Biohub 的 Sal Candido 在 Latent Space 的一场对谈中指出，AlphaFold 的突破只是开始，蛋白质结构预测远未解决。
Latent SpaceAI 评分3030 Periodic Labs 的 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 谈“合成超级智能”：从半导体到超导体
Periodic Labs 联合创始人 Liam Fedus 与 Ekin Dogus Cubuk 在 Latent Space 播客中提出“合成超级智能”（synthesis superintelligence），主张 AI 科学发现不能只靠更多互联网数据训练，而要让模型在真实物理实验中学习。
NVIDIA BlogAI 评分1515 NVIDIA AI 工厂如何实现投资回报最大化：高产出、长寿命、通用性
NVIDIA 提出 AI 工厂投资回报取决于三个要素：每兆瓦产出能力、硬件使用寿命和 token 需求，并以产出、耐用、通用三大特性对应。SemiAnalysis AgentX 数据显示，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、由智能体构建的数据系统
伯克利 EPIC Data Lab 提出近零推理成本时代数据系统面临三大挑战：面向智能体的数据系统、由智能体运行的数据系统、由智能体构建的数据系统。GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分厂商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间，中位数约 50x。