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今天，英国《金融时报》援引知情人士报道，字节跳动正在训练一个参数量高达10万亿的AI模型。而这一数字，在昨日晚间的晚点LatePost独家报道中还是“超5万亿”。即使是5万亿，这一模型的规模也已经超过目前中国已发布的最大模型Kimi K3，接近Anthropic的Fable 5；如果是10万亿，那字节的新模型规模将超越约有8万亿参数的Mythos 5。
2亿枚AI芯片，要集体开机了！目前，全球投入使用的AI芯片，总算力已经相当于约2000万枚英伟达H100芯片。按照Epoch AI的估算，这个数字大约每9个月翻一倍。到2028年年底，全球AI算力预计将相当于约2亿枚。
在WAIC 2026期间，国内RISC-V AI算力芯片独角兽——奕行智能，交出了一份里程碑式答卷，其完整展示了从Epoch自研芯片、超节点到全栈软件的系统级方案，并亮出业界首个RISC-V AI算力超节点。
本文作者 Eric Provencher，在 OpenAI 负责 Codex 开发者体验（DX），此前是 Repo Prompt 的作者。原文是 OpenAI 官方文档中的 Prompting 指南，以下为逐段中英对照翻译
全球最昂贵的浪费，正发生在最聪明的公司里。当你正 Vibe Coding 嗨到不行，或者跑着的项目突然停摆，打开 CLI 工具一看，「你的额度已用完」字样出现时，心态不崩是不可能的。
DeNovoSWE是一个用于训练代码智能体从零生成完整仓库的数据集，包含4818个真实任务实例。它通过结构化文档和严格验证机制，帮助智能体掌握复杂系统构建能力，而不仅仅是修复代码。这为代码智能体迈向更高阶的软件工程任务提供了关键支持。
Sensor Tower 发布了他们每年一度的《State of AI Report 2026》，从用户、流量、收入等角度梳理了 2026 年 AI 应用赛道的整体情况。
Meta曾被曝出向OpenAI研究员开出「1亿美元量级」薪酬包。奥特曼在播客里曝出这个数字时，硅谷一度怀疑自己听错了。普通博士后年薪不过5万美元，顶尖研究员年薪据报道超过1000万美元：差距接近200倍。这个数字背后，是45年前一篇经济学论文早已算清的逻辑。
Epoch AI刚刚发布的《梯度更新》报告，做了一件简单粗暴的事：把全球所有Blackwell芯片能处理的Token数量算出来，再和实际需求一比。结论只有一个字——不够。
投稿来自北京大学与百度联合团队，他们提出了首个面向“从零生成完整代码仓库”的评测基准 RepoZero，通过跨语言复现任务与自验证框架 ACE，推动代码补全更近一步迈向自动化软件工程。