2026-08-13 AI 日报

分布式数据库走向千行百业：赛迪报告显

分布式数据库走向千行百业：赛迪报告显示OceanBase位列中国市场第一

机器之心 8/13 17:39

分布式数据库走向千行百业：赛迪报告显示OceanBase位列中国市场第一

Anthropic CEO整天神神叨叨，投资人受不了了

量子位 8/12 21:38

Anthropic CEO整天神神叨叨，投资人受不了了 听雨 2026-08-12 21:38:09 来源：量子位 Dario能不能少吓唬点人… 听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 根据Polymarket预测，Anthropic很可能在10月底进行IPO。 有投行人士甚至预计，Anthropic可能通过IPO募集超过600亿美元。 如果成真，这将是全球规模第二大的IPO，仅次于今年募集857亿美元的SpaceX。 万亿估值，超级IPO，营收一路狂飙。 眼看故事就要讲到最高潮，投资者却开始劝Anthropic CEO Dario Amodei： 能不能！少吓唬点人！ 少讲一点AI毁灭世界，多讲一点AI怎么赚钱。 部分投资者认为，Dario对AI风险的警惕已经到了近乎偏执的程度： 他的关键备忘录总是手写、离线保存，怕被黑客窃取； 因为害怕遭到绑架，拒绝某些海外出差； 面对投资者提出的利润最大化建议，他也态度冷淡，坚持Anthropic应该继续把安全使命放在前面。 再这么下去，网友都担心Anthropic的IPO会惨败… 投资人也毛了：你到底是来拯救世界，

国产具身智能创全球新纪录！以30%成本跑赢 Figure AI 45%效率，聪明的具身大脑成关键

量子位 8/12 21:10

国产具身智能创全球新纪录！以30%成本跑赢 Figure AI 45%效率，聪明的具身大脑成关键 梦瑶 2026-08-12 21:10:55 来源：量子位 具身模型一小时狂拣1816件异形包裹 梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 抓马！！！ 不是，谁家机器人敢在实时直播里这么玩啊—— 没有人工兜底，没有固定流程，甚至连包裹都是随机来的，就这样连续稳定干满1小时，分拣效率干到了1816件/小时！？ 更关键的是，这一实测成绩，还超过了美国Figure AI此前公开的1248件/小时平均效率纪录，分拣效率提升超过45%。 这次物流分拣直播所使用的双机械臂+夹爪的硬件方案，则比Figure AI此前的人形机器人+五指灵巧手方案，硬件成本大幅下降70%。 直播物流分拣的准确率，则达到98%的行业最前沿水平。 要知道，此前Figure AI的物流分拣直播一直被视为具身智能领域的标杆案例，国产模型这波操作是真·卷麻了： 如此魔幻的一幕，就发生在刚刚结束的自变量机器人「夹爪方案挑战1248件/小时物流分拣」公开直播实测。 不靠全身人形机器人，也没有搭载五指灵巧手，仅凭

紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力

量子位 8/12 18:54

紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力 思邈 2026-08-12 18:54:29 来源：量子位 免训练、开箱即用！ 允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 随着视觉语言模型分辨率与图文理解能力持续升级，图像会被编码为数百至上万个视觉Token。 大量Token持续参与解码计算、长期占用KV Cache，带来显存开销大、推理速度慢、部署成本高等一系列问题，视觉Token冗余已成为多模态模型高效推理与规模化落地的核心瓶颈。 当前行业通用方案为传统Top‑K Token筛选：对每个Token独立打分，仅保留得分最高的部分样本。 但该方法存在明显缺陷：高分Token高度集中在画面显著区域，反复保留同质化冗余信息，极易遗漏文字、数字、坐标轴、目标空间关系等分散但关键的互补证据； 同时低分Token被直接删除，携带细节信息永久丢失，导致模型推理失真、事实判断偏差、视觉幻觉增多，普遍存在「压缩必掉精度」的行业难题。 △传统Top-K Token筛选方法与GMC的对比 针对以上痛点，中国科学院自动化研究所紫东太初大模型团队，提出核心集剪