George Noble 称 SpaceX 定价最离谱，最大空头仓位是 CoreWeave

MIT 工程教育副院长 Justin Solomon 在播客中谈到，OpenAI 模型上个月给出 Navier-Stokes 解失效的反例证明，但他和《Odd Lots》主持人读不到第二页。

SF Compute 创始人 Evan Conrad 在 Latent Space 播客中指出，一张 B300 跑推理满负荷一小时可收约 40 美元，而市场买价仅 5 到 6 美元，两个数字必须有一个变，说明算力至今未被真正定价。

作者复盘 Strata 引擎如何让 12GB 显存跑 1250 亿参数的 Qwen 3.8 Flash Next，核心是专家缓存加 CPU 分工，prompt 读速最高达 llama.cpp 的 15 倍，写速同版本比约两到四倍。文章逐项核对倍速数据的版本口径，指出压缩版在三项高难度测试保留完整模型 99.4% 分数，但专家缓存会带来输出偏差，且 64GB 内存门槛下对比 API 价格未必划算。

DRW 的 Don Wilson 指出 CoreWeave 以 15% 利率借贷，这笔利息买的是没人愿意承接的风险。由于四年后一块 B200 值多少钱无人能报价，缺乏远期价格就没有对冲工具，风险只能全部塞进利息里。他提出把炼油厂的 crack spread 搬到算力上，命名为 crunch spread。

Nathan Lambert 在播客访谈中判断，中国实验室卡住的不是蒸馏，而是算力差距，OpenAI 一个普通研究员可调动的算力约相当于 5000 张 H100。

Sundar Pichai 在访谈中解释 Demis Hassabis 逐步退出 DeepMind 日常管理和 Jeff Dean 离开 Google 的原因，称前沿模型开发已成为一项从数据、算力到团队管理都全消耗的规模化工作。

当前 AI 热点，聚合 1 个独立信源、30 条信号。

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Tessl 工程师 Ankit Jain 分享团队 PR 量翻四倍、代码几乎全部由 AI 生成后，放弃逐行 diff 审查、改为在代码生成前审查意图并逐条验证验收标准的做法。关键实践包括维护 offer-skill 技能理解代码变更，以及把重复出现最多的审查评论固化成机器自动执行的不变量规则，作者预计第二个月起审查负担明显缩小。