华为GTS推出创新AI训练数据方法，Amazon与Google迅速响应：难度自适应训练引领新潮流
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“卡神”加盟Anthropic，担任“最具挑战性AI”职位
OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西宣布加入Anthropic，表示对大语言模型未来发展的期待。他将在预训练团队负责人尼克·约瑟夫的领导下组建新团队，致力于利用Claude加速预训练研究。卡帕西的目标是优化AI的训练过程，以推动技术进步。
英伟达向 Anthropic、OpenAI、SpaceXAI 和甲骨文首发 Vera CPU
英伟达宣布其首批Vera CPU已开始向多家AI公司发货，标志着该处理器进入量产阶段。这款专为Agentic AI设计的处理器的首批系统由英伟达副总裁伊恩·巴克交付给了Anthropic、OpenAI、SpaceXAI和甲骨文云基础设施。SpaceXAI正在评估Vera在强化学习和智能体仿真中的表现，这对其训练系统至关重要。
CoreWeave发布Sandboxes服务，提升AI安全执行环境保护
CoreWeave宣布推出Sandboxes服务，旨在为AI研究人员和平台团队提供安全、隔离的执行环境。该服务支持强化学习、智能体工具调用和模型评估等多种工作负载，提升了AI开发和实验的安全性与效率。
摩尔线程成功实现DeepSeek-V4全链路工程化适配
摩尔线程于5月1日宣布，利用其旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000和自研的MUSA软件栈，基于SGLang开源推理框架，成功完成了DeepSeek-V4的完整运行验证。
中信证券：超节点技术助力AI训练效率提升，聚焦三大关键环节
中信证券研报指出，超节点技术通过高带宽、低时延的Scale-up网络连接多张加速卡，显著提升AI训练和推理效率，成为产业发展趋势。随着英伟达等厂商推动超节点的效能和扩容，相关领域如GPU间交换芯片、液冷和柜内电源将受益，预计到2028年增量市场空间分别达到1000亿、130亿和240亿美元。特别是交换芯片的国产替代机会值得关注，预计到2028年国产市场将达到50亿美元。以太网方案成为主要技术方向，龙头企业收入约10亿元，未来成长空间广阔，建议关注国内以太网交换芯片企业及光互联环节的国产替代。
Kimi杨植麟：开源模型引领未来AI研究新标准
在2026中关村论坛开幕式上，月之暗面创始人兼CEO杨植麟发表关于开源AI的演讲，指出以Kimi K2.5为代表的开源模型正在成为行业新标准，硬件厂商需通过开源模型评测集验证性能。他强调，AI研究方式正在转变，从依赖大量互联网数据和少量人工标注，转向更加重视强化学习。研究者将配备大量token以合成新任务和环境，AI将主导研究并定义最合适的奖励函数，推动新网络架构的探索，预示着AI研发进程的加速。