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标签:Elon Musk×
6月29日
19:47
19:47eric zakariasson@ericzakariasson
73°
Elon Musk在推文中透露,Cursor团队为v9模型的SFT和RL训练做出了重要的工程贡献。当前1.5T参数量的模型已通过补充训练加入Cursor数据。而两周前开始的2T参数量训练在数据范围和规模上大幅改进,训练配方也获得多项升级,预计7月底完成,8月发布。
AI模型Elon MuskCursorv9SFTRL

推荐理由:Elon Musk说他们和Cursor团队合作训练v9模型,2T参数量的版本数据更全,8月就能见到,值得关注。
原文
6月16日
22:59
22:59@elonmusk@elonmusk
Elon Musk在X平台发文,预测AI将实现Stockfish级别的编码能力。Stockfish是国际象棋AI引擎,其性能远超人类精英。Musk同时提到AI将具备通用计算机使用能力。这一观点引发行业对AI编程和自动化潜力的讨论。
行业Elon MuskStockfish编程助手AI

推荐理由:马斯克说以后AI写代码会像Stockfish下棋一样厉害,还能自己用电脑。很酷的未来展望。
原文
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月9日
07:29
07:29rohanpaul_ai@rohanpaul_ai
76°
Elon Musk 在 SpaceX 视频中阐述太空数据中心的成本优势:太空持续日照、无大气损耗,太阳能发电近乎零边际成本;真空环境散热无需风扇或水,能耗远低于地球数据中心。结合 Starship 的低成本轨道发射,Musk 预计 2-3 年内太空将成为 AI 算力成本最低的方案。最终,太空机架可扩展至太瓦级,经济性远超地球。
行业太空数据中心AI 算力Elon MuskStarship太阳能

推荐理由:Musk 把 AI 算力的终极成本方案指向了太空,做 AI 基础设施或关注算力瓶颈的团队值得一看——如果成真,数据中心选址逻辑将被彻底颠覆。
原文
5月31日
09:37
09:37lmarena.ai@lmarena_ai
xAI在X平台宣布推出最新模型,并附上官方文档链接供开发者查阅。该模型由Elon Musk的团队开发,具体技术细节和性能参数需通过文档了解。目前该推文互动量较低,但已获得一定关注度。
AI模型xAIElon Musk新模型文档AI模型

推荐理由:xAI的新模型值得AI开发者和研究者关注,建议点开文档看看具体技术细节。
原文
5月25日
12:58
12:58Gary Marcus@GaryMarcus
在 All-In Podcast 中,Chamath 详细阐述了为何 SpaceX 估值可达 2 万亿美元。他认为 SpaceX 的核心价值来自三大业务:Starlink 是自互联网以来最重要的基础设施项目,将覆盖数亿用户;火箭是支撑一切的基础平台;AI 业务则涵盖应用层和底层算力。Chamath 指出,收入带来的运营杠杆能持续投资于其他业务,形成资本、技术、执行三重护城河飞轮。他还暗示未来可能合并特斯拉,并认为 Elon Musk 拥有类似乔布斯“还有一件事”的独特溢价。
行业SpaceXStarlink估值分析商业飞轮Elon Musk

推荐理由:Chamath 把 SpaceX 的估值逻辑拆成了三层业务和飞轮效应,做投资或科技战略的人值得一看——这不仅是估值故事,更是理解 Elon 商业版图的关键框架。
原文
5月17日
00:04
00:04Yangyi@Yangyixxxx
Elon Musk宣布X平台的最新算法已开源发布至GitHub仓库。该算法是驱动X平台推荐系统、内容排序和用户时间线的核心代码。开源意味着开发者、研究人员和公众可以查看、学习甚至贡献改进,有助于提升算法透明度和社区参与。此举延续了Musk此前对X算法开源的承诺,为AI和推荐系统领域提供了宝贵的学习资源。
AI产品X算法开源/仓库推荐系统Elon MuskGitHub

推荐理由:做推荐系统或社交平台算法的开发者可以直接学习X的最新实现,了解真实大规模系统的设计思路,值得点开仓库看看。
原文
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