结果还真猜对了，觉得压力大的可以看看sam，5.6难产，还紧着紧着要上市 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
OpenAI 联合创始人萨姆·奥特曼（Sam Altman）与首席科学家雅库布·帕乔基（Jakub Pachocki）联合撰文，披露公司长期路线图，宣布进入以普及与安全为核心的第三发展阶段。路线图强调，人工智能终极目标是服务人类并分散权力，而非替代人类决策。 路线图确立了构建自动化 AI 研究员、加速全球经济增长，以及让每个人拥有个人 AGI 三大长期目标。为解决模型对齐难题， OpenAI 计划在 2028 年 3 月前实现 AI 系统与研究员协作，共同完成大部分研发工作。奥特曼（Sam Altman）警告，完全自动化一切不仅缺乏成就感，而且十分危险，人类的核心角色仍是决定哪些事情值得做。 在运营层面， OpenAI 强调必须防止智能技术导致权力过度集中。为防止权力集中，路线图重申应建立类似国际核能机构的全球协调组织，通过共享安全标准降低灾难性风险，并在必要时协同减缓前沿技术的研发速度。随着全球经济围绕 AI 重塑，新阶段重点是提高系统易用性与安全性，将前沿能力转化为普惠工具。 https://openai.com/index/built-to-benefit-everyone-our-plan/ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
由山姆·阿尔特曼（Sam Altman）支持的核聚变初创公司Helion近日宣布完成新一轮4.65亿美元融资，公司估值随之升至155亿美元。 这笔资金将用于推进其首座商用核聚变电站“Orion”项目，目标是在2028年前按与微软签订的供电协议，将聚变电力接入电网。 根据Helion披露数据，公司此前已于2025年1月完成4.25亿美元融资，此次融资后累计融资规模已达15亿美元，显示出资本市场对核聚变商业化前景的持续押注。 本轮为G轮融资，由Thrive Capital领投，新股东包括Alta Park Capital、Anti Fund、BoxGroup、Lux Capital、Peak XV Partners以及比尔·福特（Bill Ford）等，老股东Capricorn Technology Impact Funds、Lightspeed Venture Partners、Mithril Capital、Dustin Moskovitz旗下Good Ventures Foundation、软银愿景基金2号（SoftBank Vision Fund 2）及一所大学的捐赠基金继续跟投。 Helion采取的技术路线与不少同行不同。当前核聚变领域主要有两条路径：一是利用强磁场约束高温等离子体，二是利用高能激光压缩燃料促成聚变反应，多数公司计划通过产生的高温蒸汽驱动汽轮机发电。 Helion同样采用磁场压缩燃料，但并不打算走“先产热再转蒸汽”的传统路线，而是试图直接从磁体中“收集”电能。 在Helion的设计中，当反应堆内部等离子体发生聚变反应后会迅速膨胀，推动外部磁场发生变化，从而在磁体线圈中产生电流，类似于电动车通过“反向驱动”电机实现能量回收制动并给电池充电。 Helion使用的是氘和氦‑3作为燃料，先将其加热并在磁场中加速，再压缩至聚变条件，随后将反应释放的能量以感应电流形式直接输出，用以大幅提高整体能效。 这一构想若能实现，将显著提升聚变电站的能源转化效率，但也引发部分专家质疑。 有物理学家指出，Helion与许多竞争对手不同，很少在同行评议期刊发表技术细节论文，使得学界难以全面审视其理论基础，一些专家因此对其时间表和技术可行性持保留态度。 Helion首席执行官戴维·柯特利（David Kirtley）则回应称，公司更看重装置的实际运行结果，而非理论争论，他此前表示，“我们不想在理论上无休止讨论聚变，我们只想把设备真正造出来。” 尽管存在争议，Helion并非唯一一个在资本市场受到追捧的核聚变公司。 近月来，多家聚变初创企业宣布获得大额融资：例如Focused Energy刚刚完成2.4亿美元融资，主攻激光驱动聚变方案；Thea Energy则在近期筹得1亿美元，跻身融资规模靠前的聚变企业行列。 今年2月，Inertia Energy以隐身状态走出，发布4.5亿美元A轮融资；更早前，由比尔·盖茨支持的Type One Energy则宣布，正在为其B轮融资筹集2.5亿美元，已先行完成8700万美元过桥资金。 资本持续涌入的背后，是核聚变商业化时间线依旧漫长且充满不确定性。 尽管一些企业在过去数月中陆续宣布完成关键技术和工程里程碑，认为这些成果为未来建设商用电站铺平道路，但多数公司仍预计，真正具备商业规模的首座聚变电站运营时间很可能要到下一个十年中期之后。 核聚变之所以受到追捧，在于其一旦实现商业化，有望利用类似海水等极为广泛的资源，提供近乎“无限”的稳定电力，不受天气和昼夜变化影响。 对于日益依赖高性能算力和大规模数据中心的人工智能企业而言，廉价、稳定且低碳的电力供应具有极强吸引力。 一旦聚变发电的度电成本被大幅压低，其潜在影响不止于AI产业，还可能对其他若干以万亿美元计的能源市场格局带来颠覆性冲击。 在投资机构看来，核聚变项目的时间跨度远超传统风投惯常的退出周期，但其一旦成功，回报空间或许也远超常规科技项目。 Helion此次巨额融资以及其与微软签订的供电协议，被视为核聚变从“实验室阶段”向“准商业化”迈出的又一步，尽管距离真正点亮电网、稳定供电仍有不少技术和工程挑战需要跨越。 查看评论
codex推荐了三星 Samsung 990 EVO Plus 1TB / 2TB，M.2 2280 NVMe，1T的我淘宝上一看价格1400 我现在全身上下就3000块钱，真买不起了，有没有佬友教一下买其他的什么牌子， 20 个帖子 - 16 位参与者 阅读完整话题
原来升级是按剩余套餐补差价，不是直接补100刀 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
准备为项目 SamePage-AI 单独增加个翻译能力，需要隔离上下文（减少 tokens 消耗），最好能作为 skill 能力加入（架构扩展）。 结果在实现时突然发现一个月前写的“Agent”，只是装修稍微好点的“Workflow”。虽然能用，但还是 workflow 的味道，需要进行大的重构。不久前写过（手写量 70%）一版命令行轻量 Agent，但在面对老项目，非零开始、更复杂的业务还是头脑一片空白。这就是 AI Yes 的后遗症吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
OpenAI CEO Sam Altman 在日前的企业活动中透露，目前公司内部消耗token最多的用户，每月的使用量高达约 1000 亿。 有趣的是，Altman 发现外部竟然还有人比内部记录用得更多，这让他个人感到有些“尴尬”。他指出，大约六年半前，OpenAI 月消耗量最高的用户也仅使用 10 万个 token，这在当时已是全球领先水平，而如今它已退化为全球的人均平均水平。 尽管 OpenAI 内部流行着一种积极使用和消耗 token 的文化，但 AI 运行的账单正在急剧膨胀。Altman 坦言，在 2026 年初，成本问题还很少被客户提起，但现在它已骤然演变成一个“巨大问题”。为此，公司正致力于优化和改进模型，希望能找到用更低支出为用户提供更多价值的有效方法。 Source： Sam Altman Says OpenAI's Top Token Spender Burns 100 Billion a Month - Business Insider 9 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
想用sam3做实时检测场景，但是速度实在太慢了，然后让codex帮忙搭建网路、写训练脚本把sam3 image backbone蒸馏到mobilenet，fps 90+，采用无标注样本训练。 测试数据用image2生成 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 2 日消息，据科技媒体 SammyGuru 今天报道，三星电子计划将其美国总部由新泽西州恩格尔伍德克利夫斯（Englewood Cliffs），搬迁至得克萨斯州普莱诺（IT之家注：Plano）。 三星电子发言人表示，本次搬迁是公司业务转型计划的一部分，旨在为长期增长提供支持。过去几年， 三星已在得克萨斯州投资数百亿美元 ，并在泰勒设立晶圆制造厂。 从事实角度出发，普莱诺一直是三星在美国的重要运营中心之一，过去十年间承担多项业务职能。三星选择将美国总部搬迁至此，也有助于集中资源、发展业务。 此外，三星预计整个搬迁工作将在今年年底前完成。
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 目前项目已支持对话和文档编写、协作，文档内对话支持获取上下文对话。抽了多次终于抽出一个舒服点的配色了。最后，欢迎大家使用和提意见。 项目地址 已添加L站友链。 github.com GitHub - haohaoxue-site/SamePage-AI: 同页AI 同页AI 项目截图 后续规划（画饼） 本地文档：在线文档虽好，但本地文档更安全 Agent 优化：目前还缺乏记忆和多 Agent 的交互 RSS：增加一些获取信息的方式，比自行构建知识库更方便一些 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
虽然OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)认为，该公司与Anthropic的竞争主要在于谁能推出最好的技术，而不是谁先上市。但是，《华尔街日报》指出， 谁能率先完成首次公开招股(IPO)也同样至关重要。 奥特曼与Anthropic CEO阿莫代伊 当前，IPO窗口明显已经打开，市场环境友好。AI芯片公司Cerebras Systems在上个月上市首日股价上涨了68%。根据金融信息公司FactSet的数据，在过去五年中，上市时估值超过100亿美元的公司里，只有数字设计平台Figma在去年上市时的涨幅更高，其上市首日涨幅高达250%。 与此同时，埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下SpaceX有望在本月上市，目标估值达到1.5万亿美元，这很可能成为有史以来规模最大的IPO，让IPO市场更加火热。 这也进一步说明了OpenAI和Anthropic为何更有动力成为首家上市的大型AI模型开发商。 Anthropic已于周一秘密提交了IPO申请，最快可能在今年秋季上市，而OpenAI也一直在与银行家合作准备自己的上市文件。 在IPO竞赛中，率先上市有着明显优势，屈居第二也存在着巨大劣势。 先上市的重要性 学术研究表明， IPO往往会出现行业扎堆上市的现象，而在周期后期上市的公司表现往往不如早期上市者。 这合乎逻辑，因为护城河更深、质量更高的公司往往更早上市，然后带动一波实力可能不及它们的追随者上市。 然而，即使在一个火热的市场中，可供分配的资金也并非无限。投资者可能会从其他股票中撤资涌入SpaceX，然后在今年晚些时候或明年再次重新进行资产配置，以押注OpenAI和Anthropic。在这种情况下，率先上市的公司更有可能吸收掉越来越稀缺的资本。 市场火热，估值超100亿美元公司上市首日表现 而且，OpenAI和Anthropic都在寻求获得极高的估值。Anthropic最近的融资估值已接近1万亿美元。OpenAI在3月份的最新估值为8520亿美元。 “房间里的氧气是有限的，”为寻求在美国主要交易所上市的公司提供咨询的Issuer Network公司创始人帕特里克·希利(Patrick Healy)表示，“SpaceX将吸纳大量资金，第二个上市的公司会比第三个上市的公司处于更有利的位置。” 对于运营状况更好的公司(比如Anthropic)，等待上市的成本可能尤其高昂。如果OpenAI率先上市后市场反应冷淡(考虑到奥特曼领导下的OpenAI持续不断的内部混乱，这种情况似乎有可能发生)，那么Anthropic可能就不得不推迟或缩小其上市计划。 这种情况在2019年就曾发生过，当时网约车竞争对手Lyft和Uber先后上市。规模较小的Lyft率先登陆华尔街，但其IPO表现并未达到市场预期。 Lyft上市后股价下跌，直接影响了两个月后Uber的上市表现。Uber不得不下调目标估值，但其股价在上市首日仍然下跌，即便当时整体科技IPO市场表现良好。 当然，率先上市也并非没有风险。率先上市的公司面临的风险是，市场需要时间来反映其价值，因为它处于一个没有太多先例可循的新兴行业。 这在过去的科技公司上市中已有先例。2012年，Facebook上市头三个月市值便蒸发过半，原因是市场担心其能否适应向手机广告的转型。后来，随着公司展现出韧性、投资者对其商业模式也愈发认可，其股价开启了持续上涨的势头。但其他曾急于上市的公司最终却不得不选择等待，尤其是Twitter。 不过，重要的是，即便市场最初的判断是负面的，Facebook等率先IPO的公司，仍然能够在股价恢复之前享受到“上市公司身份”带来的好处。这些好处包括IPO本身募集到的资金，以及通过允许员工套现来提升员工满意度。这些因素也进一步增加了OpenAI和Anthropic推进IPO的紧迫性，这两家公司都可能在今年完成上市。 哪家公司能率先上市，以及市场对其上市的反应如何，将可能塑造这两家公司的未来以及AI热潮的下一阶段：要么彰显市场对AI变革力量的信心，要么警示其过度发展的风险，其影响意义重大。 查看评论
据CNBC报道，OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)周一表示，美国不应将与中国的AI竞争视为一场竞赛，双方应该在关系AI未来的重大议题上展开合作。OpenAI与甲骨文公司周一在密歇根州萨莱恩镇为价值160亿美元的“星际之门”园区举行了破土动工仪式。随后，奥特曼接受了CNBC的采访。 奥特曼 这些年来，美国一直在与中国竞相开发更先进的AI模型，甚至还实施了出口管制。 但是，奥特曼认为，将日益激烈的竞争视为一场竞赛，可能是一个危险思维。“我认为，从某些方面来看这样理解是可以的，但从另一些方面来看，这非常危险，”他表示，“我觉得我们可以说，‘我们会赢下这场竞争，我们会获得大部分经济利益’，这么说是可以接受的。” 他同时表示，在某些特定情况下，各国需要在AI领域展开合作。“在一些非常重大的问题上，比如确保我们永远不会失去对AI系统的控制，在网络安全、生物安全方面，我认为我们不应该将此视为一场竞赛，而应该认识到，拥有一个美好的未来符合所有人的共同利益。”奥特曼称。 查看评论
如题，如果有佬友是正价订阅plus 的，可以试试取消订阅，sam 会挽留你的，然后你就允许让他送你一个月，下个月他就不扣你钱了 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 1 日消息，据 SamMobile 消息，三星正在开发 Galaxy Fit 4 智能手环， 这款手环将在今年晚些时候发布 。 消息称这款手环不会在 2026 年 7 月的下一场 Galaxy Unpacked 发布会上亮相。发布时间更可能在 9 月左右，与 Galaxy S26 FE 和 Galaxy Tab S12 系列一同发布。 消息源并未透露新款手环的具体参数。作为参考，据IT之家此前报道，三星 Galaxy Fit 3 智能手环 发布于 2024 年 2 月 ， 国行售价 339 元 。 ▲ 三星 Galaxy Fit 3 三星 Galaxy Fit 3 配备 1.6 英寸 AMOLED 显示屏，分辨率为 256*402 ； 机身重量约 18.5 克，支持 5ATM 和 IP68 级防尘防水；单次充电续航最长可达 13 天，30 分钟可充电至 65%。
IT之家 6 月 1 日消息，外媒 SAMMobile 发文，称三星今年推出的“宽折叠”预计将被命名为 Galaxy Z Fold 8 Ultra，而非此前传闻的 Galaxy Z Fold 8 Wide，该公司希望通过如此命名来强调产品战略属性。 事实上，三星已在旗下大量设备中采用“Ultra”命名，例如 Galaxy S26 Ultra、 Galaxy Tab S11 Ultra 等。本次阔折叠手机被命名为“Galaxy Z Fold 8 Ultra”预计是三星希望能够以此让消费者更明晰产品定位，帮助他们在苹果的首款折叠手机（可能被命名为 iPhone Fold 或 iPhone Ultra）之间作出选择。 基于目前曝光的信息，该机后置双摄，分别是 5000 万像素主摄和 5000 万像素超广角，没有长焦；电池为 4800mAh，支持 45W 充电，内屏为 7.6 英寸、4:3 比例，整机重量约 200 克。
IT之家 5 月 29 日消息，先马 (SAMA) 本周宣布将在即将举行的 COMPUTEX 2026 台北国际电脑展上展出一系列机箱、散热、电源新品。 对于机箱，其将带来 V80 和 V70 两款新品。其中 V80 前脸拥有双曲面钢化玻璃前面板，配合带环境灯效的悬浮式设计和内部的显卡气流导向结构，还提供支持 60W PD-out 的 USB-C 接口； V70 则使用电源前置布局，兼顾视野与散热。 至于水冷方面，先马将展示可选配 4" 或 6" 模块化冷头显示屏的 Q80 ；而 Q40 则在冷头外侧集成了电动旋转环，配套 28mm 加厚侧向 ARGB 无限镜灯效风扇。 而在电源上，先马将展出全模组配线的 P1650 / P1350 / P1200 / P1000 和 G1000 / G850 ，全系符合 ATX 3.1 与 PCIe CEM 5.1 规范，内置 140mm FDB 静音风扇，至高取得 80 PLUS Titanium 能效认证。
IT之家 5 月 29 日消息，三星电子 (Samsung Electronics) 韩国当地时间今日宣布， 已开始向全球主要客户交付业界首批 12 层 (12Hi) HBM4E 样品 。 三星的 HBM4E 可提供稳定的 14Gbps 引脚传输速度 并能扩展至 16Gbps，相较 HBM4 再度提升 20%。其每个堆栈的内存带宽高达 3.6 TB/s，有助于最大限度地提高 LLM 和下一代 AI 系统的计算性能。 与其 HBM4 一样，三星 HBM4E 结合了 1c nm DRAM 裸晶和 4nm 逻辑裸晶。不过新的 HBM4E 通过先进的低功耗设计技术和优化的封装结构 实现了 16% 的能效提升和 14% 的热阻特性改进 。 三星电子的 12Hi HBM4E 单堆栈容量为 48GB，该企业计划根据客户需求后续补充 8Hi 32GB、16Hi 64GB 的配置。在完成初步样品交付和优化后，三星计划根据客户的进度安排开始批量生产 HBM4E。
学习项目. 单视角 RGB 1080p@25fps, 洗牌 60-120s, 求洗牌前 → 洗牌后 40 张牌的位置映射. 数据特点 40 张牌外观近似, 无 re-ID 特征, 背面同色 手覆盖 60-80% 帧, 单牌可完全遮挡 1-3s 频繁翻面, 严格目标数上限 = 40 已试 + 失败 YOLO11-Seg 检测 ✓ 静态准, 密集叠加漏 ByteTrack ✗ 60s 累积 1942 ID (理应 40), 卡尔曼+IoU 假设被遮挡彻底破坏 匈牙利 + lost-recovery 跨段匹配 ✗ 中段 cost matrix 退化为噪声 人工逐帧 fallback ✓ 但 60 min/副, 成本太高 在看的方案 SAM 2 video predictor / Cutie / DAM / MASA / CoTracker3 / TAPIR / HaMeR (3D 手部 pose) / ProPainter (擦手部) 求建议 玩过 SAM 2 / Cutie / CoTracker3 实战, 或做过 surgical instrument tracking / 同队服球员跟踪 / shell game 视觉问题的同行 — 哪条路在"40 个相似目标 + 持续遮挡"这个 regime 最稳? 论文 / 代码 / 工程踩坑都欢迎. 评论或私信均可.
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