这是2025第2期周刊，每
周五发布！
英伟达发布50系显卡
旗舰级 RTX 5090 创始版采用双槽位设计，可以装入小型机箱——这与体型庞大的 RTX 4090 形成鲜明对比。RTX 5090 配备 32GB GDDR7 显存，内存带宽高达 1,792GB/秒，拥有惊人的 21,760 个 CUDA 核心。
得益于 DLSS 4 技术和全新的 Blackwell 架构，Nvidia 称这款显卡性能将是 RTX 4090 的两倍
NVIDIA 的 Project DIGITS：一台价值 3000 美元的个人超级计算机，性能是普通笔记本的 1000 倍
Project Digits 的核心是新的 GB10 Grace Blackwell Superchip，它具有足够的处理能力来运行复杂的 AI 模型，同时又足够紧凑，可以放在桌子上并使用标准电源插座供电。
每个 Project Digits 都配备了 128GB 的统一内存和高达 4TB 的 NVMe 存储。对于要求更高的 AI 应用，两个 Project Digits 可以连接在一起，处理多达 4050 亿个参数的模型（Meta 的最佳模型 Llama 3.1 具有 4050 亿个参数）。
它就像是给每个开发者配了一台袖珍的AI超级计算机！
NVIDIA 还发布了 NVIDIA Cosmos™ 平台
这是一种专为加速物理 AI 系统（如自动驾驶车辆和机器人）开发而设计的先进工具套件。
Cosmos 包括生成式世界基础模型（WFMs）、高级视频标记器（tokenizers）、安全保障机制和加速视频处理管道。
该平台旨在通过生成逼真、基于物理的合成数据，帮助开发者大幅降低物理 AI 模型开发的成本。
**简单来说就是：**Cosmos专门用来帮助开发机器人和自动驾驶系统。它通过 AI 模型生成虚拟数据和模拟场景，让开发者可以更快、更便宜地训练和测试他们的 AI 系统，而不用花费大量时间和金钱去采集真实数据。
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可实现文本到世界、视频到世界的生成。
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提供三种模型：Nano（低延迟边缘部署）、Super（高性能基线模型）、Ultra（高保真模型）。
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通过18000万亿次 tokens 的训练，涵盖2000万小时的真实及合成数据。
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Tokenizers 压缩效率提高 8 倍，处理速度提升 12 倍。
香港科技大学和Adobe 公司开发出一种全新的视频生成技术：TransPixar
可以生成带 透明背景 的视频
传统的视频生成技术通常只能输出普通的彩色画面（RGB格式），而 TransPixar 可以生成具有透明背景的视频（RGBA格式）。
这让生成的视频可以无缝叠加到其他背景上
例如：一只松鼠在透明背景下摆动尾巴
英伟达发布了Groot Teleop 技术
允许你通过Apple Vision Pro 来训练机器人
你可以佩戴Apple Vision Pro进入到虚拟机器人的身体里面来进行虚拟操控机器人，训练它的各种操作和动作。
然后可以将训练成果转移到真实机器人身上！
设计师的灵感
Design Spells 是面向设计师的灵感平台，汇集创意案例、设计工具推荐和实用技巧。
Cursor AI 的资源网站
Cursor 宝藏资源网站，收录各种 Cursor 提示词以及使用案例。学习如何使用 Cursor 生成优秀的代码程序。
微软开源 phi-4 模型：14B 参数，性能超越 GPT-4o
phi-4 是微软刚刚开源的最强小参数模型，其参数仅为 14B。
在各种基准测试中，phi-4 对比同参数量的模型表现优异，甚至在 GPQA 和 MATH 基准测试中超过了 GPT-4o。这个模型最初于去年 12 月 12 日发布，现在竟然直接开源了，并且基于 MIT 协议，可随意商用。
字节跳动开源 S T A R 视频超分模型：利用 T2V 技术实现高清修复
S T A R 是字节跳动开源的一个利用 T2V（Text-to-Video）模型对视频进行超分辨率的方法。无论是 AI 生成的视频还是现实中的视频，S T A R 都能进行高清修复。预训练模型（基于 I2VGen-XL 和 CogVideoX-5B）及推理代码现已发布，有兴趣的佬友可以自己试试。
Gazelle 多人注视检测技术在线版本发布，精准检测目光方向
Gazelle 是一个开源的多人注视检测技术，能够精准地检测人们的目光方向和注视对象。
现在，Gazelle 的在线版本已经发布，社区提供了两个不同的演示：gaze-demo 和 Gaze-LLE-demo。
日本公司发明咸味勺子 ：不放盐就能尝到味道
据麒麟公司介绍，这是一款通过发电从而节省食盐的发明。该款勺子的设计理念是通过减少食客盐的使用量，而非简单地限制食物中的盐分含量。
另外，该产品的工作原理是通过小电流“将钠离子分子集中在舌头上”，从而增强咸味。
一份超过 170 页的 LLM 论文，其中包括对能力和局限性的一些见解。
https://arxiv.org/abs/2501.04040
