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OpenAI 与 AARP 合作，将在美国 10 座城市为 1,000 名老年人提供免费的 ChatGPT 实操工作坊，帮助他们安全地建立实用的人工智能技能。

NVIDIA 在 MLPerf Inference v6.1 中首次提交 Vera Rubin NVL72 预览结果，在 Qwen3-VL 上吞吐量最高达 GB300 NVL72 的 3.7 倍、在 DeepSeek-R1 上最高达 2.5 倍，同时 GB300 NVL72 以 288 GPU 四机架实现 99% 扩展效率，软件优化较 v6.0 提升最高 1.6 倍。

Emerald AI、Google 与 NVIDIA 宣布成立 AI Energy Management Alliance（AEMA），这是一个汇聚 AI 与电力全价值链的联盟，主张以技术中立、基于性能的方式让数据中心动态管理用电，从而加快并网、增强电网可靠性并保护电价可负担性。

OpenAI发布了一篇介绍其AI驱动广告体验的文章，涵盖Sponsored Agents、面向营销人员的工具以及与HubSpot和Shopify的集成，旨在探索广告在AI时代的新形态。

这是一期 MIT Technology Review 的每日通讯《The Download》，汇总了多条科技动态，其中重点包括：一项以超大规模云厂商到 2027 年近 1.1 万亿美元数据中心支出为起点、推算其盈利需多快增长才能在 2030 年前收支平衡的金融分析，以及 OpenAI Foundation 宣布资助政策分析师 Ruxandra Teslo 提出的、通过破产程序获取失败生物科技公司监管文件与安全数据以构建“生物科技失落档案”式科学数据集的构想。

这篇 OpenAI 文章介绍如何借助 ChatGPT Work 与 Codex 的分析功能，帮助团队了解 AI 的使用情况与支出、识别培训需求，并把 AI 采用情况与业务成果联系起来。

Mistral 与 Mozilla 宣布合作，由 Mistral 模型为 Firefox 的 AI 浏览助手 Smart Window（测试版）提供支持，先在法国和北美上线，英国和德国预计今年晚些时候跟进，并强调开源分发、按地区语言与方言微调、默认不保存对话与零数据留存，以及把主权 AI 带给普通用户。

OpenAI 经济研究发布的一项分析指出，工作者正在把 AI 用于传统岗位职责之外的用途，并识别出其中哪些新活动会逐渐成为其日常工作中反复出现的固定环节。

曼彻斯特大学物理学家 David Topping 与 Hao Zhang 联合 NVIDIA Earth-2 团队，将原本用于天气的生成式模型迁移到空气质量预报：他们用一年英国逐小时化学-气候模拟数据训练 Earth-2 CorrDiff 生成式降尺度模型，在 Isambard-AI 单个八 GPU 节点上两天完成训练，得到 2-3 平方公里分辨率的英国全境污染模型，并加入 Earth-2 StormCast 实现直接使用空气质量观测的时间依赖预报，同时演示了在 DGX Spark 桌面 AI 系统上运行推理与小型训练，团队计划开源训练数据与工作流以便其他国家与地区训练本地模型。

该工作提出量子计算机与大型语言模型之间存在理论分离，并指出近期研究进一步展示了量子计算的理论能力，但所加载的文本仅为标题与一句摘要，未包含具体方法、证明或结果。