Pesan Berita Gate, 23 April — Google mengumumkan pada 22 April bahwa pihaknya akan merilis chip TPU generasi kedelapan yang terpisah untuk pelatihan dan inferensi pada akhir tahun ini, menggantikan desain gabungannya sebelumnya. Langkah ini menargetkan beban kerja AI agent dan memberi pelanggan Google Cloud alternatif selain perangkat keras Nvidia.
Chip pelatihan memberikan kinerja 2,8 kali lebih tinggi dibanding TPU Ironwood generasi ketujuh milik Google dengan harga yang sama, sementara chip inferensi 80% lebih cepat dan dilengkapi SRAM 384 MB, tiga kali lipat jumlah yang ada di Ironwood. Pemisahan kapabilitas pelatihan dan inferensi mencerminkan pergeseran cara perusahaan mengoptimalkan untuk kebutuhan komputasi yang berbeda.
Inisiatif ini didukung oleh kemitraan jangka panjang dengan Broadcom dan Anthropic. Anthropic berencana menggunakan sekitar 3,5 gigawatt komputasi TPU melalui Broadcom mulai tahun 2027, dengan Broadcom menangani manufaktur chip dan komponen jaringan hingga 2031. Anthropic, perusahaan rintisan AI di balik Claude, baru-baru ini melihat pendapatan tahunan yang dinormalisasi melebihi $30 billion. Sementara itu, Apple, Microsoft, Meta, dan Amazon juga memperluas upaya chip AI khusus untuk mengurangi ketergantungan pada Nvidia, yang tetap menjadi pemimpin pasar.
Penafian: Informasi di halaman ini dapat berasal dari pihak ketiga dan tidak mewakili pandangan atau opini Gate. Konten yang ditampilkan hanya untuk tujuan referensi dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Gate tidak menjamin keakuratan maupun kelengkapan informasi dan tidak bertanggung jawab atas kerugian apa pun yang timbul akibat penggunaan informasi ini. Investasi aset virtual memiliki risiko tinggi dan rentan terhadap volatilitas harga yang signifikan. Anda dapat kehilangan seluruh modal yang diinvestasikan. Harap pahami sepenuhnya risiko yang terkait dan buat keputusan secara bijak berdasarkan kondisi keuangan serta toleransi risiko Anda sendiri. Untuk detail lebih lanjut, silakan merujuk ke
Penafian.
Artikel Terkait
Perplexity 揭示网页搜索代理的后训练方法；基于 Qwen3.5 的模型在准确性与成本上优于 GPT-5.4
Perplexity 使用 SFT，随后采用带有 Qwen3.5 模型的 RL，通过多跳 QA 数据集和评分标准检查来提升搜索准确性与效率，从而实现同类最佳的 FRAMES 表现。
摘要：Perplexity 面向网页搜索代理的后训练流程，将监督微调 (SFT) 与在线强化学习 (RL) 相结合，并通过 GRPO 算法来强化指令遵循与语言一致性。RL 阶段使用其自有的多跳可验证问答数据集以及基于评分标准的对话数据，以防止 SFT 漂移；通过奖励门控与组内效率惩罚来实现。评估显示，Qwen3.5-397B-SFT-RL 在 FRAMES 上达到顶级表现：单次工具调用准确率为 57.3%，四次调用准确率为 73.9%，成本为每次查询 $0.02；在这些指标上优于 GPT-5.4 与 Claude Sonnet 4.6。定价基于 API，并不包含缓存。
GateNews22menit yang lalu
TikTok Menghapus Lebih dari 538.000 Video AI yang Tidak Sah; Berbagai Platform Meluncurkan Inisiatif Tata Kelola
Pesan Berita Gate, 23 April — TikTok mengumumkan penindakan menyeluruh terhadap konten berbasis AI yang melanggar hak pengguna, mengungkapkan bahwa mereka telah menghapus lebih dari 538.000 video dan memberikan penalti kepada lebih dari 4.000 akun hingga saat ini. Platform ini akan memprioritaskan penegakan terhadap deepfake AI, voice
GateNews1jam yang lalu
Keuangan Tradisional Akan Mempercepat Masuknya Ke Pasar Kripto, Kata Ekonom Fu Peng
Pesan Gate News, 23 April — Fu Peng, kepala ekonom Xinfire Group, membagikan pandangannya tentang konvergensi keuangan tradisional dan aset kripto selama KTT Pengelolaan Kekayaan Digital Institusional Hong Kong 2026. Menurut Fu, integrasi lembaga keuangan tradisional wit
GateNews1jam yang lalu
OpenAI Codex团队修复OpenClaw身份验证故障，显著改善智能体行为
OpenClaw从Pi切换到Codex harness，以修复静默的身份验证回退问题，并通过两份PR分别解决桥接与回退；修复后，智能体从浅层心跳轮询转向完整的工作循环，从而实现进展。
摘要：OpenClaw的Codex harness优化解决了一个关键的身份验证缺陷：当使用OpenAI模型与Codex时，系统会静默回退到Pi harness。两份拉取请求修复了身份验证桥接，并防止静默回退，进而更改运行时适配器。结果，智能体的行为从浅层心跳轮询演变为完整的工作循环：读取上下文、分析任务、编辑仓库并验证进展，从而在心跳之间提升连续性与可见性。
GateNews1jam yang lalu
Model keamanan tingkat senjata Anthropic Mythos mengalami akses tanpa izin: bagaimana mereka melakukannya?
Laporan Bloomberg menyebut bahwa sebuah grup forum privat memperoleh akses tidak sah ke Mythos melalui otorisasi legal dari pihak ketiga, kontraktor, yang diizinkan oleh Anthropic. Mythos adalah AI defensif untuk perusahaan, yang hanya tersedia untuk organisasi besar yang telah melalui proses peninjauan yang ketat. Grup tersebut memanfaatkan pengetahuan mereka tentang URL model untuk menebak lokasi sistem dan masuk, serta memberikan contoh berupa tangkapan layar, dengan klaim bahwa mereka masih menggunakannya tetapi tanpa niat berbahaya. Anthropic sedang menyelidiki, dan pada tahap awal menilai ini merupakan penyalahgunaan hak, bukan peretasan dari luar. Kasus ini menunjukkan risiko menyerahkan model yang sangat sensitif kepada pihak ketiga untuk dikelola, sehingga perlu meningkatkan ketahanan tata kelola dan mekanisme kepercayaan.
ChainNewsAbmedia1jam yang lalu
SlowMist Peringatan CISO: ShinyHunters mengklaim telah membobol sistem internal Anthropic
Berdasarkan peringatan yang dipublikasikan oleh Chief Information Security Officer SlowMist, 23pds, pada 23 April di platform X, kelompok peretas ShinyHunters mengklaim telah membobol sistem internal yang terkait dengan model Anthropic Mythos, serta secara terbuka membagikan bukti berupa tangkapan layar seperti panel manajemen pengguna, dasbor eksperimen AI, dan analisis kinerja serta biaya model, namun pihak resmi Anthropic belum mengeluarkan pernyataan.
MarketWhisper1jam yang lalu
