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🤖 Anthropic 与 SpaceX 达成算力合作，提高 Claude Code 与 Claude API 使用限制
Anthropic 称已与 SpaceX 达成算力合作，将使用其 Colossus 1 数据中心全部算力；一个月内可获得超过 300 兆瓦新增容量，包含逾 22 万块 NVIDIA GPU。
即日起，Claude Code 的五小时速率限制面向 Pro、Max、Team 和席位制 Enterprise 套餐翻倍；Pro 和 Max 账号取消高峰时段限制下调。Claude Opus 模型的 API 速率限制也将提高。
Anthropic
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Anthropic 称已与 SpaceX 达成算力合作，将使用其 Colossus 1 数据中心全部算力；一个月内可获得超过 300 兆瓦新增容量，包含逾 22 万块 NVIDIA GPU。
即日起，Claude Code 的五小时速率限制面向 Pro、Max、Team 和席位制 Enterprise 套餐翻倍；Pro 和 Max 账号取消高峰时段限制下调。Claude Opus 模型的 API 速率限制也将提高。
Anthropic
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美国白宫准备下令加强人工智能安全
美国白宫正在研究一项行政命令，该命令将为像 Anthropic PBC 公司的Mythos这样的人工智能新模型创建一个审查系统，以保护商业和政府网络免受与人工智能相关的网络风险，一位高级经济顾问周三表示。“ 我们正在研究，或许可以颁布一项行政命令，为所有人提供一份清晰的路线图，说明这项工作将如何进行，以及未来可能发现漏洞的人工智能应该如何经过一个流程，以便在证明其安全性后才能像FDA批准的药物一样投入使用，” 国家经济委员会主任凯文·哈塞特告诉福克斯商业。哈塞特表示，命令中明确规定的任何测试最终 “非常有可能” 会扩展到所有人工智能公司。
—— 彭博社
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美国白宫正在研究一项行政命令，该命令将为像 Anthropic PBC 公司的Mythos这样的人工智能新模型创建一个审查系统，以保护商业和政府网络免受与人工智能相关的网络风险，一位高级经济顾问周三表示。“ 我们正在研究，或许可以颁布一项行政命令，为所有人提供一份清晰的路线图，说明这项工作将如何进行，以及未来可能发现漏洞的人工智能应该如何经过一个流程，以便在证明其安全性后才能像FDA批准的药物一样投入使用，” 国家经济委员会主任凯文·哈塞特告诉福克斯商业。哈塞特表示，命令中明确规定的任何测试最终 “非常有可能” 会扩展到所有人工智能公司。
—— 彭博社
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Investigating service degradation — Cloud Agents, CLI, and IDE
May 6, 15:33 UTC
Investigating - We are investigating a service degradation affecting Cloud Agents, CLI, and IDE. Affected agent surfaces: Anthropic models.
via Cursor Status - Incident History
May 6, 15:33 UTC
Investigating - We are investigating a service degradation affecting Cloud Agents, CLI, and IDE. Affected agent surfaces: Anthropic models.
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Elevated errors across multiple models
May 6, 15:29 UTC
Investigating - We are currently investigating this issue.
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May 6, 15:29 UTC
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via Claude Status - Incident History
NVIDIA 与 OpenAI 等联合发布 MRC 协议，提升 AI 超算集群效率
NVIDIA、OpenAI 及微软等联合发布并开源了多路径可靠连接（MRC）协议。该 RDMA 协议采用数据包喷射技术，支持流量在多路径间并发传输，并具备微秒级故障重路由能力。它能有效减少网络拥塞导致的 GPU 闲置，提升千兆级 AI 训练集群的吞吐量与稳定性。
该协议已在 NVIDIA Spectrum-X 平台及 Blackwell 架构中应用，目前正支撑微软 Fairwater 和甲骨文 OCI Abilene 等集群运行，并用于 GPT-5.5 等模型训练。作为 OCP 开放规范，MRC 旨在通过标准化减少行业碎片化，加速 Stargate 等未来 AI 基础设施建设。
NVIDIA Blog | The Deep View
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NVIDIA、OpenAI 及微软等联合发布并开源了多路径可靠连接（MRC）协议。该 RDMA 协议采用数据包喷射技术，支持流量在多路径间并发传输，并具备微秒级故障重路由能力。它能有效减少网络拥塞导致的 GPU 闲置，提升千兆级 AI 训练集群的吞吐量与稳定性。
该协议已在 NVIDIA Spectrum-X 平台及 Blackwell 架构中应用，目前正支撑微软 Fairwater 和甲骨文 OCI Abilene 等集群运行，并用于 GPT-5.5 等模型训练。作为 OCP 开放规范，MRC 旨在通过标准化减少行业碎片化，加速 Stargate 等未来 AI 基础设施建设。
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Google Chrome 被发现在合格设备上静默下载 Gemini Nano
2026-05-06 21:00 by 乌鸦从高塔坠落
Google Chrome 被发现在合格设备上静默下载了 4GB 大小的 Gemini Nano 模型，而且会在用户删除之后重新下载。Gemini Nano 就是 Google 受争议的 Prompt API 所针对的本地模型，运行该模型需要至少有 4GB 显存、16GB 内存和至少 22GB 可用空间（浏览器安装包所在分区）。Google Chrome 有 36 亿用户，是市场份额最高的浏览器，满足运行 Gemini Nano 要求的设备至少数以亿计，即使不考虑重复下载，为如此多的设备静默下载 4GB 数据也是难以想象的资源浪费。此外值得一提是 Chrome 安装包大小是 1GB 左右，悄悄下载的模型大小四倍于浏览器本身，超出了大多数用户对额外功能大小的预期。Gemini Nano 下载在被称为 OptGuideOnDeviceModel 的文件夹内，该名字代表 OptimizationGuide on-device model storage。
https://www.thatprivacyguy.com/blog/chrome-silent-nano-install/
https://news.ycombinator.com/item?id=48019219
https://www.solidot.org/story?sid=84199
#人工智能
via Solidot - Telegram Channel
2026-05-06 21:00 by 乌鸦从高塔坠落
Google Chrome 被发现在合格设备上静默下载了 4GB 大小的 Gemini Nano 模型，而且会在用户删除之后重新下载。Gemini Nano 就是 Google 受争议的 Prompt API 所针对的本地模型，运行该模型需要至少有 4GB 显存、16GB 内存和至少 22GB 可用空间（浏览器安装包所在分区）。Google Chrome 有 36 亿用户，是市场份额最高的浏览器，满足运行 Gemini Nano 要求的设备至少数以亿计，即使不考虑重复下载，为如此多的设备静默下载 4GB 数据也是难以想象的资源浪费。此外值得一提是 Chrome 安装包大小是 1GB 左右，悄悄下载的模型大小四倍于浏览器本身，超出了大多数用户对额外功能大小的预期。Gemini Nano 下载在被称为 OptGuideOnDeviceModel 的文件夹内，该名字代表 OptimizationGuide on-device model storage。
https://www.thatprivacyguy.com/blog/chrome-silent-nano-install/
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Chrome的AI功能会额外占用电脑4GB存储
由于一个大型设备端人工智能模型文件，谷歌 Chrome 可能正在占用比预期更多的存储空间，在某些情况下，该文件会被自动下载到浏览器的系统文件夹中。注意到桌面设备可用存储空间出现不明原因减少的用户们现在发现，当某些AI功能启用时，Chrome会在其浏览器目录内安装一个4GB的weights.bin文件。这个有问题的weights.bin文件与谷歌的Gemini Nano AI模型相关，该模型驱动着Chrome的AI工具，如诈骗检测、写作辅助、自动填充和建议功能。由于 Gemini Nano 模型被设计为在本地运行，它需要使用存储在你设备上的训练参数，而不是从基于云服务的人工智能模型中拉取信息。
—— Theverge
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由于一个大型设备端人工智能模型文件，谷歌 Chrome 可能正在占用比预期更多的存储空间，在某些情况下，该文件会被自动下载到浏览器的系统文件夹中。注意到桌面设备可用存储空间出现不明原因减少的用户们现在发现，当某些AI功能启用时，Chrome会在其浏览器目录内安装一个4GB的weights.bin文件。这个有问题的weights.bin文件与谷歌的Gemini Nano AI模型相关，该模型驱动着Chrome的AI工具，如诈骗检测、写作辅助、自动填充和建议功能。由于 Gemini Nano 模型被设计为在本地运行，它需要使用存储在你设备上的训练参数，而不是从基于云服务的人工智能模型中拉取信息。
—— Theverge
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商汤科技押注成本效率作为AI竞争优势
中国人工智能公司商汤科技正押注成本效率作为竞争优势。据联合创始人兼首席科学家林达华称，该公司借鉴了深度求索在财务和技术限制下交付高性能模型的方法。林达华表示，虽然 ChatGPT Images 2.0（OpenAI 的一款根据文本提示生成图像的人工智能工具)产生“精致而美丽”的结果，但SenseNova U1的成本要低十倍。“在很多情况下，当一个模型能够处理大多数任务时，你可能并不需要顶级模型，”林达华称。“我们与OpenAI公司的GPT Image 2 和（Gemini 的）Nano Banana等国际前沿模型之间仍有差距，但我们的成本要低得多 —— 效率非常高。”
—— CNBC
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中国人工智能公司商汤科技正押注成本效率作为竞争优势。据联合创始人兼首席科学家林达华称，该公司借鉴了深度求索在财务和技术限制下交付高性能模型的方法。林达华表示，虽然 ChatGPT Images 2.0（OpenAI 的一款根据文本提示生成图像的人工智能工具)产生“精致而美丽”的结果，但SenseNova U1的成本要低十倍。“在很多情况下，当一个模型能够处理大多数任务时，你可能并不需要顶级模型，”林达华称。“我们与OpenAI公司的GPT Image 2 和（Gemini 的）Nano Banana等国际前沿模型之间仍有差距，但我们的成本要低得多 —— 效率非常高。”
—— CNBC
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Anthropic 2千亿豪赌，谷歌云成最大赢家？
AI初创公司Anthropic已承诺在未来五年内向谷歌云支付约两千亿美元，用于获取5吉瓦的TPU算力和云服务。交易的结构分两层。第一层是Anthropic向谷歌云购买5吉瓦的下一代TPU算力。这些芯片由谷歌与博通联合开发，与英伟达GPU形成直接竞争。第二层是Alphabet的投资：谷歌计划向Anthropic追加投资至少100亿美元，如果Anthropic达到特定业绩目标，总额可升至400亿美元。对谷歌来说，这笔订单也至关重要。这笔交易从2027年开始兑现，占谷歌上周向投资者披露的谷歌云待确认收入订单规模的40%以上。
—— 雷锋网
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AI初创公司Anthropic已承诺在未来五年内向谷歌云支付约两千亿美元，用于获取5吉瓦的TPU算力和云服务。交易的结构分两层。第一层是Anthropic向谷歌云购买5吉瓦的下一代TPU算力。这些芯片由谷歌与博通联合开发，与英伟达GPU形成直接竞争。第二层是Alphabet的投资：谷歌计划向Anthropic追加投资至少100亿美元，如果Anthropic达到特定业绩目标，总额可升至400亿美元。对谷歌来说，这笔订单也至关重要。这笔交易从2027年开始兑现，占谷歌上周向投资者披露的谷歌云待确认收入订单规模的40%以上。
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Google Chrome 被指在未经许可下静默下载 4 GB AI 模型
安全研究员 Alexander Hanff 称，Google Chrome 在未征得用户同意的情况下，向符合硬件条件的设备后台静默下载约 4 GB 的 Gemini Nano AI 模型文件（weights.bin）。即便手动删除该文件，浏览器也会自动重下。该行为被指违反欧盟 GDPR 等法律，剥夺了用户设备控制权。
此次静默部署引发了对环境及带宽成本的担忧。研究员估算，若覆盖 10 亿用户，仅模型分发产生的碳排放就可能达 6 万吨。此外，4 GB 的数据传输也会增加限额上网用户的经济负担。此前 Anthropic 的 Claude 应用也被指存在类似行为，反映出科技巨头强推 AI 部署的趋势。
Tom's Hardware
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安全研究员 Alexander Hanff 称，Google Chrome 在未征得用户同意的情况下，向符合硬件条件的设备后台静默下载约 4 GB 的 Gemini Nano AI 模型文件（weights.bin）。即便手动删除该文件，浏览器也会自动重下。该行为被指违反欧盟 GDPR 等法律，剥夺了用户设备控制权。
此次静默部署引发了对环境及带宽成本的担忧。研究员估算，若覆盖 10 亿用户，仅模型分发产生的碳排放就可能达 6 万吨。此外，4 GB 的数据传输也会增加限额上网用户的经济负担。此前 Anthropic 的 Claude 应用也被指存在类似行为，反映出科技巨头强推 AI 部署的趋势。
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🔁 #Update #ChatGPT
Forwarded From Agent Copilot
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ChatGPT for Excel/Google Sheets 插件现已发布，所有用户可用：https://chatgpt.com/apps/spreadsheets/
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AMD：代理式 AI 时代，CPU 或将超越 GPU 的崛起
在 2026 年第一季度财报发布后，AMD 首席执行官苏姿丰在电话会议中透露，随着代理式人工智能（Agentic AI）时代的来临，数据中心对 CPU 的需求正在迅速攀升。苏姿丰指出，单个计算节点中 CPU 与 GPU 的数量正在从传统的一对多逐渐接近一对一，未来甚至可能出现 CPU 数量超过 GPU 的情况。
她解释说，以往的 AI 训练和推理通常采用 “一颗 CPU 配四到八颗 GPU” 的配置，CPU 主要负责调度和启动 GPU 的计算任务。然而，在代理式 AI 模式下，大量具有自治能力的智能体依赖 CPU 进行状态更新和任务协调，这一变化正深刻影响着计算节点的形态。随着智能体数量的迅猛增长，CPU 与 GPU 的比例正在向 1:1 靠拢。
苏姿丰进一步提出，假如未来集群中运行大量智能体，完全有可能实现单节点 CPU 数量超出 GPU 的配置。这意味着，过去由 GPU 主导的计算扩张趋势正被由 “智能体工作负载” 推动的 CPU 需求潮流所取代。所谓的代理式 AI，是在大语言模型的基础上运行多个自主的智能体，以自动完成复杂任务。例如，在软件开发领域，智能体可以自行审阅代码、实施修改、编译完成后等待反馈，并在发现 Bug 时继续修复，这一过程几乎不需要人工干预。
为了有效协调并调度这些并行运行的智能体，系统必须依赖 CPU 提供持续的控制和管理功能。在这种新型工作负载下，CPU 不再仅仅是 “启动 GPU 训练或推理” 的角色，而是成为整个代理式 AI 系统的核心动力。尽管目前 GPU 加速计算仍在快速扩张，但 CPU 的利用率也在不断提升。
AMD 表示，当前几乎所有能提供的 CPU 都已销售给 AI 实验室和超大规模云服务商，以满足来自智能体任务的激增需求。这一趋势意味着，在未来的 AI 基础设施设计中，CPU 与 GPU 的关系将可能从 “主从” 变为更加对等，甚至 CPU 的使用密度会更高。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 2026 年第一季度财报发布后，AMD 首席执行官苏姿丰在电话会议中透露，随着代理式人工智能（Agentic AI）时代的来临，数据中心对 CPU 的需求正在迅速攀升。苏姿丰指出，单个计算节点中 CPU 与 GPU 的数量正在从传统的一对多逐渐接近一对一，未来甚至可能出现 CPU 数量超过 GPU 的情况。
她解释说，以往的 AI 训练和推理通常采用 “一颗 CPU 配四到八颗 GPU” 的配置，CPU 主要负责调度和启动 GPU 的计算任务。然而，在代理式 AI 模式下，大量具有自治能力的智能体依赖 CPU 进行状态更新和任务协调，这一变化正深刻影响着计算节点的形态。随着智能体数量的迅猛增长，CPU 与 GPU 的比例正在向 1:1 靠拢。
苏姿丰进一步提出，假如未来集群中运行大量智能体，完全有可能实现单节点 CPU 数量超出 GPU 的配置。这意味着，过去由 GPU 主导的计算扩张趋势正被由 “智能体工作负载” 推动的 CPU 需求潮流所取代。所谓的代理式 AI，是在大语言模型的基础上运行多个自主的智能体，以自动完成复杂任务。例如，在软件开发领域，智能体可以自行审阅代码、实施修改、编译完成后等待反馈，并在发现 Bug 时继续修复，这一过程几乎不需要人工干预。
为了有效协调并调度这些并行运行的智能体，系统必须依赖 CPU 提供持续的控制和管理功能。在这种新型工作负载下，CPU 不再仅仅是 “启动 GPU 训练或推理” 的角色，而是成为整个代理式 AI 系统的核心动力。尽管目前 GPU 加速计算仍在快速扩张，但 CPU 的利用率也在不断提升。
AMD 表示，当前几乎所有能提供的 CPU 都已销售给 AI 实验室和超大规模云服务商，以满足来自智能体任务的激增需求。这一趋势意味着，在未来的 AI 基础设施设计中，CPU 与 GPU 的关系将可能从 “主从” 变为更加对等，甚至 CPU 的使用密度会更高。
划重点：
🖥️ CPU 与 GPU 的比例正在逐渐接近 1:1，未来可能出现 CPU 数量超过 GPU 的情况。
🤖 代理式 AI 时代，智能体依赖 CPU 进行状态更新和任务协调，改变计算节点的形态。
📈 AMD 当前几乎所有 CPU 都售予 AI 实验室和云服务商，以应对激增的智能体任务需求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
