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8月26日周三
  2. @rohanpaul_ai28

    我们可能会看到更多公司发现，“AI 优先”并不意味着“AI 生成最终产出”。 @icon 就是一个很好的例子。 他们刚刚推出了一款 AI Admaker。他们让创作者和拍摄环节保持人工完成，然后攻克制作周边的运营成本：寻找创作者、寄送产品、撰写脚本、协调拍摄、剪辑以及处理修改。 Icon 表示脚本可在 24 小时内获得批准，他们在 12 到 18 天内交付了 6 支完整剪辑的广告。

  34. @kimmonismus71

    OpenAI 在关于 Jalapeño 芯片的博客中披露，GPT-Astra 用 Codex 编写并优化底层 kernel，两个月内把三个原本不在计划内的开源权重模型带到该芯片上的高性能。在选定的 attention 和 MoE 模块上，AI 生成的实现比现有人工专家代码快 1.5–1.8 倍，这些数字只适用于选定模块而非完整模型。引用的推文还提到，Jalapeño 在 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 上实现 1.5–1.9 倍每瓦 AI 吞吐与 1.7–3.6 倍更低的端到端延迟，OpenAI 计划 2026 年底开始部署。

    引用@kimmonismus@kimmonismus

    Holy: OpenAI says its first custom inference chip is already beating Nvidia GB200 and GB300 systems on speed and efficiency. Across GPT‑OSS 120B, DeepSeek R1 670B, and Kimi K2.5 1T, Jalapeño delivered 1.5–1.9× more AI work per watt at peak throughput and 1.7–3.6× lower end-to-end latency in OpenAI’s own InferenceX testing! For highly interactive workloads, OpenAI reports 2.1–4.1× higher performance. The chip is rated at 700 watts, but remained at or below 550 watts during the tested workloads. OpenAI plans to begin deploying Jalapeño by the end of 2026. Gen 2 is already deep in development, with Gen 3 taking shape. Probably thats why Tibo said that in 1-2 years 750token/s will be the default

    推荐理由：原文给出 GPT-Astra 用 Codex 生成 kernel 的具体加速数据，读者可据此了解 AI 编写底层算子的表现。