From 15 Hours to One Minute: How AI/ML Is Speeding Up GM's Development
Ars Technica AI1d agoBusinessGM is applying AI/ML to automotive development, with one workflow reportedly reduced from 15 hours to one minute. Modern carmaking increasingly relies on virtualization, including CFD, FEA, and digital twins. The provided excerpt does not identify the task, models, tools, deployment scope, validation criteria, or benchmark conditions, so the broader impact cannot yet be assessed.
[AINews] How to land a job at a frontier lab (on Pretraining)
Latent Space14d agoTutorial在 Google I/O 大會前夕的空檔，Latent Space 特別推薦了一篇備受關注的部落格文章。該文深入探討求職者如何準備並進入頂尖 AI 實驗室（如 OpenAI、Anthropic 等）從事核心的「預訓練（Pretraining）」工作。內容涵蓋預訓練工程師所需的關鍵技能、知識儲備與面試準備方向，是志在投身前沿 AI 研發者的必讀指南。
Gemini 3 Deep Think: Advancing science, research and engineering★ 90
Google DeepMind Blog110d agoReleaseGoogle DeepMind 正式推出 Gemini 3 Deep Think 深度推理模式。此版本專為應對現代科學、前沿研究與複雜工程挑戰而設計，代表了 Google 在 AI 推理技術上的最新突破。該模式著重於多步驟邏輯推理、數學與程式碼建構，旨在為科研人員與工程師提供更強大的決策與分析支援。
From Chunks to Blocks: Accelerating Uploads and Downloads on the Hub★ 75
Hugging Face Blog475d agoReleaseHugging Face 官方宣布重構其 `huggingface_hub` SDK 的傳輸架構。新架構從傳統的「分塊（Chunks）」改為「區塊（Blocks）」管理，支援並行傳輸、獨立區塊重試與更低的記憶體佔用。這項更新顯著提升了數 GB 甚至數百 GB 級模型（如 Safetensors）與數據集的上傳與下載速度，並增強了網路不穩定時的容錯能力。