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AI Copilot:

#Update #Gemini #Antigravity Gemini 4 Argon 现已在 Gemini App 中对 Pro 和 Ultra 用户可用。 Ultra 用户在 Antigravity 也可使用该模型。

#Update #Antigravity

Pro 用户也可在 Antigravity 中使用 Gemini 4 Argon。

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Anthropic估值预期据称缩水 高增长故事讲不下去了？

据四位知情人士对媒体爆料，随着AI行业算力扩张的资金成本持续飙升，在看到最新财务数据之后，Anthropic部分现有股东以及有意参与其IPO的潜在投资方，正在重新评估这家AI独角兽的价值，下调对其上市估值预期。知情人士表示，在本周三于旧金山举办的投资者交流会上，不少参会投资者讨论的公司估值大约落在1.5万亿美元区间。这一数字，较此前市场预期的11月IPO约2万亿美元估值，出现明显缩水。

在这场投资者会议上，Anthropic向潜在IPO投资者们披露了最新一季经营成绩单：公司第三季度营收环比大涨45%，达到168亿美元，并且在调整后口径下实现盈利。

—— 财联社

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微软完成 MAI-Base-2 预训练：2.8T 参数碾压开源对手，算力效率超 DeepSeek 数倍

微软当地时间昨日宣布，新一代 SOTA 基础模型 MAI-Base-2 已完成预训练，官方称其性能强于所有参测的开源权重模型。

这组数字相当硬核：MAI-Base-2 总参数规模 2.8T，活跃参数 80B，在 6000 块英伟达 GB200 GPU 上耗时 38 天训成。整段训练里，模型平均浮点算力利用率 21%、有效吞吐量 89%——在超大集群上能稳住这个效率，本身就是工程实力的注脚。

算力效率甩开 DeepSeek 4 到 12 倍

更值得玩味的是效率对比。微软放话，MAI-Base-2 的预训练算力效率达到 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4 至 12 倍。在"烧钱建基建"成行业上半场的当下，能把单位算力的产出拉开数量级差距，比单纯堆参数更具战略意义。

微软把这次成功归因于三件事：科学化的规模化、模型与基础设施的协同设计，以及数据规模化。换言之，不是一味加卡，而是让算法、硬件与数据配方同步打磨。在收尾 MAI-Base-2 的同时，这家巨头已悄然启动 MAI-Base-3 的筹备工作——基础模型的军备竞赛，微软显然不想掉队，反而加速冲到了前排。

via AI新闻资讯 (author: AI Base)