

> **导语**
> 在全球算力竞赛白热化的背景下，中国本土AI芯片领域再添猛将。成立仅一年的曦望（Sunrise）凭借精准的战略定位，成功斩获30亿元巨额融资，其“避实击虚”锁定推理市场的策略，为国产GPU突围提供了一条新思路。

## 资本豪华天团的重注

在AI算力自主可控的国家战略驱动下，国产GPU初创企业曦望（Sunrise）宣布完成近30亿元人民币融资，一举创下国内AI芯片早期融资规模的新纪录。这份投资名单堪称豪华，集齐了产业资本、头部VC与国家级基金三大势力。

投资方阵容显示出市场对其的高度共识：产业端有三一集团旗下华胥基金、港股上市公司范式智能以及杭州数据集团，确保了落地场景与数据支持；市场化资本则引入了IDG资本、高榕创投等顶级机构；更关键的是，诚通混改基金等国家级资本的入局，直接为曦望的技术路径与战略地位背书。

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## 避开锋芒 锁定推理芯片黄金赛道

曦望之所以能迅速崛起，关键在于其务实的战略选择：不与巨头在“训练芯片”红海中硬碰硬，而是聚焦于**AI推理专用GPU**。

随着大模型从“训练热”转向“应用热”，企业对高性价比、低功耗的推理算力需求激增。曦望的GPU架构专为Transformer类模型优化，瞄准了数据中心、边缘服务器及行业AI终端市场。这种“推理优先”的策略，在训练芯片仍被国际巨头垄断的当下，反而切中了国产替代意愿最强、应用场景最丰富的“黄金赛道”。

## 三十亿弹药的主攻方向

据悉，本轮融得的30亿元资金将主要用于三大战略方向。首先是下一代推理GPU芯片的研发，重点提升FP8/INT4等低精度计算效率；其次是构建规模化量产能力，打通从设计到封测的完整供应链；最后是软件生态的共建，包括驱动、编译器及与PyTorch等主流框架的深度适配。

曦望的快速融资标志着中国AI基础设施正从“可用”迈向“好用”的新阶段。在这场关乎算力主权的竞赛中，曦望已手握充足弹药，准备在推理市场发起全力冲刺。

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国产芯片独角兽崛起：曦望获30亿元融资押注AI推理赛道



> 今日AI界风起云涌：月之暗面发布Kimi Linear模型，长文本处理效率实现革命性突破；音乐创作领域，MiniMax Music 2.0以其“会唱歌的制作人”般的实力惊艳亮相；一则尘封的猛料揭示，OpenAI在内部动荡期曾考虑与对手Anthropic合并；电商巨头eBay与ChatGPT强强联手，旨在重塑智能购物体验；而微软则为人机交互的流畅性，悄然调整了Copilot的免责声明策略。

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## Kimi模型再进化 长文本处理速度飙升近三倍
月之暗面团队近期发布了其最新的Kimi Linear模型，该模型采用了创新的混合线性注意力架构，在处理长上下文任务时，其处理和解码速度实现了惊人的飞跃，相较于传统注意力机制，速度提高了近2.9倍。这一技术突破不仅显著提升了AIGC领域的技术水平，尤其在长文本处理和强化学习方面展现出卓越性能，为处理复杂和海量信息的AI应用开辟了新的可能性。

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## AI变身“会唱歌的制作人” MiniMax发布Music 2.0
MiniMax公司正式发布了其新一代音乐生成模型 Music 2.0。这一新模型在理解和表达人声情绪及乐器动态方面取得了显著进步，能够生成情感丰富、细节饱满的音乐作品，被誉为“会唱歌的制作人”。Music 2.0的问世，标志着AI在音乐创作领域的又一重大里程碑，预示着未来的音乐创作流程将迎来深刻变革，人人皆可成为创作者的时代正加速到来。

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## 硅谷秘闻 OpenAI动荡期曾密谋与劲敌Anthropic合并
根据法庭文件披露的惊人内幕，OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克沃证实，在公司CEO奥特曼遭遇罢免的动荡时期，OpenAI曾秘密接触其最大的竞争对手Anthropic，商讨合并事宜。这一“B计划”揭示了这家AI巨头在高层变动期间内部不为人知的权力博弈和战略考量，也反映了AI行业头部公司之间激烈竞争与潜在合作并存的复杂关系。

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## 智能电商新篇章 eBay与ChatGPT携手革新购物体验
电商巨头eBay宣布与ChatGPT进行深度合作，双方将整合各自强大的AI技术，共同打造一个统一的智能体电商平台。通过利用eBay平台的海量商品数据和用户行为数据，结合ChatGPT领先的自然语言处理能力，该合作旨在全面优化用户的购物体验，提供更加个性化、精准和便捷的商品推荐与客户服务，开启智能电商的新时代。

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## 提升用户体验 微软悄然移除Copilot默认免责声明
为了提升企业用户的产品体验，微软近期对其Microsoft 365 Copilot进行了一项细微但重要的调整。官方已取消了原先在聊天窗口底部默认显示的AI内容免责声明，并将其自动隐藏。微软表示，此举是为了避免不必要的文字信息分散用户的注意力，从而创造一个更简洁、更专注的人机交互界面，让用户能够更流畅地与AI助手协作。

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每日AI资讯1104：Kimi模型提速近3倍，OpenAI曾密谋与Anthropic合并





> 导语：今日AI界动态纷呈，从底层模型的技术革新到上层应用的功能拓展，无不展示着人工智能发展的迅猛势头。不论是致力于提升模型效率与速度的阿里巴巴与蚂蚁集团，还是在图像生成、办公自动化等领域取得新突破的腾讯和Claude，亦或是关注AI可信度与开发流程优化的智谱和沃尔玛，科技巨头与初创企业正共同描绘一幅更加智能、高效的未来图景。

## 字节跳动USO模型问世 告别AI绘画的“风格分裂”

字节跳动UXO团队近期发布了其创新的USO模型，该模型在一个统一的框架内，首次成功解决了长期困扰AI图像生成领域的风格与主题难以调和的矛盾。通过构建一个包含约20万三元组（涵盖风格、内容参考及其他信息）的庞大数据集进行训练，USO模型能够精准理解并融合用户的风格偏好与内容主题，从而生成二者兼得的艺术作品，实现了风格与主题的和谐统一。

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## 蚂蚁集团Ling-mini-2.0开源 轻巧身躯爆发强大能量

蚂蚁集团百灵团队正式开源了其Ling-mini-2.0模型，该模型在轻量化与高性能之间取得了卓越的平衡。它巧妙地运用了MoE（混合专家）架构和参数稀疏激活技术，虽然总参数量达到160亿，但在实际运行时每次仅需激活其中的14亿参数。这一设计不仅使其具备了处理长达128K上下文的能力，更带来了极高的生成速度，其综合性能足以媲美市面上主流的百亿级参数密集型模型以及更大规模的MoE模型。

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## 日本Sakana AI成新晋独角兽 师从自然探索“集体智能”

成立仅一年的日本AI初创企业Sakana AI，凭借其独特的创新理念迅速成长为行业独角兽。公司创始人，前谷歌大脑研究员David Ha及其同事Llion Jones，将研究重点放在了借鉴自然界智慧的“集体智能”上。他们致力于探索如何将多个现有及新兴的AI系统进行有效融合，而非单纯追求更大的数据和模型规模，旨在开辟一条更高效、更具协同效应的人工智能发展新路径。

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## Claude模型响应质量下滑 Anthropic官方回应并完成修复

针对近期用户反映的Claude系列模型回复质量下降的问题，人工智能公司Anthropic正式确认并作出回应。官方表示，问题的根源并非出于成本控制或需求激增，而是源于两次独立的技术故障。一次故障发生在8月5日至9月4日，影响了部分Claude Sonnet 4的请求；另一次则发生在8月26日至9月5日，波及了部分Claude Haiku 3.5和Claude Sonnet 4的请求。目前，公司技术团队已成功定位并修复了这些意外故障。

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## 腾讯混元图像2.1开源 2K高清创作进入“秒速时代”

腾讯混元团队宣布正式开源其最新的文本到图像生成模型 HunyuanImage 2.1。该模型在AI设计领域实现了重大突破，原生支持高达2K分辨率的高清图像输出，并且生成速度与传统的1K分辨率图像生成相当。此外，新版本显著提升了对复杂文本提示的理解能力，能够更精准地控制多主体元素的生成，这将极大推动AI在专业设计、广告创意和内容创作等领域的应用效率。

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## 沃尔玛发布WIBEY平台 赋能开发者简化工作流程

零售巨头沃尔玛于2025年8月正式推出了其超级智能平台 WIBEY。该平台是沃尔玛智能框架的关键组成部分，其核心目标是彻底重塑开发者的工作流程。通过WIBEY，开发者可以快速地描述需求，平台能够自动生成可供测试的代码，从而极大地简化了从概念到部署的整个技术实现过程，提升开发效率。

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## 智谱联手彩智科技推出“深知”服务 向大模型“幻觉”说不

为解决大语言模型在处理专业领域知识时容易出现信息不准确甚至“幻觉”的问题，智谱BigModel开放平台与彩智科技携手，共同推出了“DeepKnown深知可信知识服务”。该服务旨在为AI应用提供经过验证的、高准确性的知识源，尤其是在面对行业标准、法律法规等严肃内容时，确保AI能够提供可靠、可信的回答，帮助开发者构建值得信赖的智能体。

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## 阿里通义千问Qwen3-Next发布 以小博大实现10倍速度飞跃

阿里巴巴通义千问团队发布了其革命性的新模型 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct。这款模型颠覆了传统大模型的运作逻辑，它拥有80亿的总参数量，但在实际推理时，通过创新的架构仅需激活其中的3亿参数，便能达到全量参数的性能水平。这种“以小博大”的设计使其推理速度实现了惊人的10倍提升。目前，该模型已集成至Hugging Face的Transformers库中，向全球开发者开放。

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## Claude迎来重磅升级 办公文档一键生成

AI助手Claude近日进行了一项重大功能升级，极大地提升了其在办公场景的实用性。现在，用户可以直接要求Claude生成和编辑包括Excel、Word、PPT以及PDF在内的多种常用办公文件。无论是从零开始创建一份报告，还是基于现有数据进行清洗、分析和解读，Claude都能够快速响应指令，产出高质量的“现成品”文件。该功能已在官网和桌面应用上线，并逐步向不同层级的用户开放。

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每日AI资讯0911：模型“瘦身”掀速度革命，实用功能全面爆发

> 本期AI资讯涵盖了业界的多个热点：从OpenAI考虑进行可能创纪录的IPO，到马斯克旗下xAI再次拥抱开源；从大模型价格战的意外反转，到Meta因训练数据来源陷入法律纠纷；同时，苹果和OpenAI在长视频理解与蛋白质科学领域也取得了显著的技术突破。

## 月耗35万惹官方限速，中国AI“榜一大哥”已年入千万

一位中国用户因每月消耗高达35万元人民币的Token，导致Claude官方不得不对其进行限速。这位被戏称为“榜一大哥”的用户，尽管因其巨大的使用量引发了广泛讨论乃至一些负面吐槽，但据报道，他已经成功利用AI技术实现了年收入超过千万。该用户甚至认为，他的高额使用行为为平台带来了广告效应，官方应向其支付相应的广告费用。

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## AI巨头或将上市，OpenAI高管首次明确提及IPO计划

OpenAI的首席财务官Sarah Friar在一次公开活动中明确表示，公司正在考虑未来的某个时间点进行首次公开募股（IPO）。这是OpenAI高层首次就IPO计划发表明确言论。尽管具体的上市时间表尚未透露，但考虑到公司最近一次员工股票出售时的估值已高达5000亿美元，若成功上市，OpenAI的IPO有望成为全球科技领域有史以来规模最大的一次。

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## 价格战急刹车？超七成大模型厂商被曝悄然涨价

曾被认为会持续下去的大模型“价格战”似乎出现了逆转迹象。根据最新的市场调查，超过七成的大模型厂商在近期调整了其定价策略，选择了涨价而非降价。业界对此看法不一，有专家认为技术进步和算力成本下降长期来看仍会推动价格降低，但也有观点指出，高昂的研发投入、模型优化成本以及复杂的市场竞争格局，共同导致了当前价格不降反升的局面。

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## 马斯克再投开源“炸弹”，xAI宣布开源Grok 2.5

埃隆·马斯克旗下的AI公司xAI再次向开源社区贡献重磅成果，正式宣布开源Grok 2.5模型。马斯克还预告，功能更强大的Grok 3模型也计划在未来半年内开源。与此同时，Grok App也迎来了更新，优化了其图像生成（Imagine）功能，增强了AI伴侣（Companions）的趣味性，并全面开放了视觉（Vision）模式，这标志着xAI在推动AI技术开放性和功能迭代上又迈出了重要一步。

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## 苹果AI发力，新型长视频理解模型刷新多项纪录

苹果公司的研究团队近期开源了一款名为SlowFast-LLaVA-1.5的多模态大语言模型，该模型在长视频理解领域取得了突破性进展。无论是在1B、3B还是7B的参数规模下，该模型均在LongVideoBench、MLVU等多项行业基准测试中创造了新的最高纪录。这一成果充分展示了苹果在处理和理解复杂长视频内容方面的强大技术实力。

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## 深入生命科学，OpenAI发布首个蛋白质专用模型

OpenAI将其强大的AI技术拓展到了生命科学领域，并披露了其首个蛋白质专用模型的更多细节。这款被称为“GPT-4o蛋白质专用版”的模型，对诺贝尔奖级别的研究成果进行了改进，能够高效处理复杂的蛋白质序列和结构数据。据称，其在特定任务中的表达量提升了高达50倍，有望在药物发现、疾病诊断等生物技术领域极大地加速科研进程。

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每日AI资讯0824：OpenAI考虑IPO、大模型价格战反转

> 一项名为 Linear-MoE 的新技术，将线性序列建模与混合专家模型相结合，有望提升大型语言模型的效率。



在大型语言模型（LLMs）飞速发展的浪潮中，如何平衡模型的性能与计算效率一直是研究的重点。 近日，一项名为 Linear-MoE 的新技术引起了学术界和业界的关注。 这项技术创造性地将线性序列建模（Linear Sequence Modeling）的思想与混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）的架构相结合，为构建更高效、更强大的 LLMs 提供了新的思路。

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传统的 Transformer 模型在处理长序列时面临计算量大的挑战。 而 MoE 模型虽然通过稀疏激活提高了计算效率，但在不同的专家之间仍然存在协调和路由的问题。 Linear-MoE 的创新之处在于

*   **引入线性序列建模** 利用线性模型的特性，简化序列处理过程，降低计算复杂度。
*   **结合 MoE 架构** 保留 MoE 模型通过稀疏激活提升效率的优势。
*   **优化专家路由** 可能通过线性的方式更有效地进行专家选择和路由。

这种结合，旨在发挥线性模型在处理序列时的效率优势，同时利用 MoE 模型在处理复杂任务时的并行性和容量优势，从而构建出既高效又强大的语言模型。

## 兼顾效率与性能 LLM 发展的新方向

Linear-MoE 的核心目标是提升大型语言模型的效率和性能。

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从参考资料来看，Linear-MoE 在以下方面展现出潜力

*   **计算效率提升** 线性模型的引入有望降低处理长序列时的计算负担，从而降低训练和推理成本。
*   **模型性能提升** 通过 MoE 架构，模型可以更好地学习和处理不同类型的任务和数据。
*   **潜在的可扩展性** 这种架构可能更容易扩展到更大的模型规模。

Linear-MoE 的出现，为大型语言模型的未来发展提供了新的可能性，有望在保持甚至提升模型性能的同时，显著提高计算效率，这对于 LLMs 的广泛应用至关重要。

## 开源项目支持 社区共同推动发展

Linear-MoE 技术并非停留在理论阶段，它已经作为一个开源项目在 GitHub 上发布。

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开源项目的存在，意味着更多的研究人员和开发者可以参与到 Linear-MoE 的研究、开发和应用中来。 这种社区驱动的模式，将有助于加速 Linear-MoE 技术的迭代和完善，推动其在实际应用中的落地。

Linear-MoE 的提出，是大型语言模型架构探索中的一次重要尝试。 它将线性序列建模和 MoE 的优点结合起来，旨在解决当前 LLMs 面临的效率瓶颈。 随着开源社区的共同努力，Linear-MoE 有望成为未来构建高效、强大语言模型的一个重要方向。





Linear-MoE 发布 线性序列建模与混合专家模型强强联合

StabilityAI推出的文本到图像生成AI

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