California Institute of Technology
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1 天有情绪数据
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Bonsai 27B 模型将 Qwen 3.6 压缩至手机大小，在代码任务上表现出色
一个名为 Bonsai 27B 的新模型，由加州理工学院分拆出来的 Prism ML 公司开发，通过积极压缩 Qwen 3.6 模型而创建。这种压缩使得模型能够装进手机，将其大小从约 54GB 减少到 4GB 以下。虽然 Bonsai 的 1 位和三元版本在事实回忆方面表现不佳，但在编码任务上的表现与原始模型相当，甚至在创意代码生成方面也显示出潜力。
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SophiaSpace 和 Caltech 为 AI 热管理申请轨道数据中心专利
SophiaSpace 和 Caltech 获得了一项关于新型轨道数据中心设计的专利。这种创新方法旨在解决太空中大量 AI 数据处理芯片产生的热量消散这一重大挑战。该专利侧重于管理这些地外设施内热负荷的方法。
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作者警告：人工智能的生产力提升可能是自欺欺人
作者认为，对人工智能，特别是大型语言模型的狂热，可能导致个人在生产力提升方面欺骗自己。文章引用了理查德·费曼“不要欺骗自己”的原则，以及一项研究表明使用人工智能的开发人员实际上效率更低，从而质疑了人工智能驱动生产力的轶事证据的有效性。文章还触及了人工智能运营成本的不可持续性以及潜在的经济调整，暗示当前人工智能的使用可能受到大量补贴，其真实成本可能会阻碍采用。
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到 2030 年，AI 的峰值用水量可能使美国水务系统付出 580 亿美元的代价
AI 的大量用水量带来了重大的基础设施风险，到 2030 年可能需要在美国水务系统中投入 100 亿至 580 亿美元。虽然单个查询的用水量经常被争论，但对公用事业公司来说，关键因素是峰值日用水量，在炎热天气下，峰值日用水量可能比年平均用水量高出六到十倍。这种峰值用水量需要基础设施，而这些基础设施可能一年中大部分时间都处于闲置状态，将财务负担转移给当地水务系统。
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AI模型在iPhone上运行，将270亿参数压缩至4GB以下
PrismML是一家从加州理工学院分拆出来的初创公司，开发了Bonsai 27B，一个拥有278亿参数的AI模型，能够处理文本和图像，并可直接在iPhone上运行。这是通过一种极端的量化技术实现的，将大多数参数压缩至单个比特，从而将模型的内存占用显著缩小至4GB以下，同时保留了90%以上的原始性能。虽然事实回忆能力受到影响，但推理和编码能力依然强大，并且设备端运行提供了零查询成本、增强的隐私和离线功能等优势，吸引了包括Apple在内的公司关注。
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初创公司将 270 亿参数 AI 模型压缩至可在 iPhone 上运行
Khosla 投资的初创公司 PrismML 开发了一种方法，可以显著压缩大型 AI 模型，使其能够在 iPhone 等移动设备上运行。他们压缩后的阿里巴巴 Qwen 3.6 模型（拥有 270 亿参数）现在足够小（低于 4GB），可以在 iPhone 17 Pro 上运行，执行聊天、推理和编码等复杂任务。这项源自加州理工学院研究的突破旨在将 AI 处理从云端转移到本地设备，从而从根本上改变 AI 经济。
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随着中微子干扰遮蔽WIMP探测，暗物质搜寻范围扩大
物理学家们正在扩大对暗物质的搜寻范围，因为目前的实验，例如那些在地下深处使用液态氙探测器的实验，越来越多地探测到的是中微子而非那些难以捉摸的粒子。这种“中微子迷雾”使得在先前预期的地方寻找弱相互作用大质量粒子（WIMPs）变得困难。在大型强子对撞机（Large Hadron Collider）等设施以及地下实验中缺乏直接探测，促使了包括量子传感器和轴子探测实验在内的各种新搜寻策略的出现，这反映了在理解宇宙构成方面，研究方法已从狭窄的焦…
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NASA 为喷气推进实验室寻求新管理者
NASA 正在启动一个竞争性招标流程，以确定在与加州理工学院的合同于 2028 年结束后谁将管理喷气推进实验室 (JPL)。自 1936 年 JPL 成立以来，此举尚属首次，旨在探索替代管理方法可能带来的好处，包括提高绩效、创新和效率。考虑到太空经济的增长和竞争市场的潜力，该机构正在寻求各方回应，合同估值约为 300 亿美元。
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毅力号火星车在污染担忧中拍摄火星自拍照
NASA的毅力号火星车已从火星拍摄了第六张自拍照，展示了杰泽罗撞击坑以西具有科学吸引力的地形。该火星车正在探索被称为‘Arathusa’区域的古老岩层和潜在的火山岩脉。与此同时，一项新研究强调了日益增长的卫星发射对气候令人担忧的影响，特别是来自SpaceX等公司的发射，这些发射可能在2029年前向高层大气中沉积大量烟尘。
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量子计算的进展加速了PQC风险，但即时数据泄露是更大的威胁
一位网络安全专家指出了两个紧迫的威胁：后量子密码学（PQC）的加速时间表以及当前系统中即时数据泄露的风险。虽然量子计算的进展正在推动PQC的转型，但作者认为许多组织忽视了“立即收获，立即阅读”这一更紧迫的危险，即敏感数据已经在应用程序、数据库和AI工作流中以明文形式可访问。这种即时的漏洞意味着攻击者或内部人员无需等待未来的密码学突破即可访问和利用数据。
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AI简历显示性别偏见，女性简历被认为“弱”
一项最新研究显示，AI生成的相同简历在性别方面被感知的方式不同。当简历是为女性候选人生成时，审阅者更有可能质疑她的可信度和能力，一些反馈甚至暗示她自己都写不好简历。相比之下，男性候选人的AI辅助简历被视为他只是需要帮助，并获得了97%的认可率。这种差异凸显了对AI性别差距的担忧，女性在使用AI工具时可能面临更大的惩罚和更严厉的评判，从而可能阻碍其采用。
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联邦学习可早期预测电动汽车充电需求，同时保护数据隐私
研究人员开发了一种联邦学习方法，用于在充电会话早期预测电动汽车（EV）的充电需求。通过利用插入电源和充电最初几分钟内可用的数据，该系统可以估算总能量需求，从而实现电动汽车网络运营商的实时优化。该方法在加州理工学院自适应充电网络（ACN）的数据上进行了测试，证明了联邦模型在保护数据隐私（通过将数据保留在本地库中）的同时，可以实现与集中式模型相媲美的性能。
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Google Quantum AI 发布新算法以解决棘手的优化问题
Google Quantum AI 的研究人员开发了一种名为解码量子干涉（DQI）的新量子算法，该算法可以解决经典计算机难以解决的复杂优化问题。DQI 算法利用量子力学创建干涉模式，从而收敛到近优解，但需要解决一个困难的解码问题。通过将 DQI 与现有的解码算法相结合，足够先进的量子计算机可以应对物流和数据科学等领域的优化挑战，例如最优多项式交集问题。
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推出 NextGenAI
OpenAI 推出了 NextGenAI，这是一个由 15 家知名研究机构和医院组成的联盟，获得了 OpenAI 提供的 5000 万美元资金支持。该计划旨在通过为这些合作伙伴提供 AI 工具、计算资金和 API 访问权限，来加速研究突破和加强教育。参与机构将利用 AI 进行各种应用，包括医学诊断、科学发现和课程开发，从而促进合作并培养 AI 领域的未来领导者。