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谷歌成立算力分配委员会,应对内部资源短缺

据 The Information 报道,谷歌当前正面临明显的算力紧张局面。随着 AI 模型训练规模迅速扩大、Google Cloud 持续增长,以及搜索、广告等核心产品长期占用大量计算资源,公司内部对算力的需求出现集中爆发,现有基础设施难以完全承接。 报道指出,这一局面与过去一段时间资本开支相对克制有关。尽管谷歌已计划大幅提高数据中心和芯片相关投入,年度资本支出将升至约 910 亿至 930 亿美元,但新算力从建设到上线存在周期,短期内难以缓解压力。 为应对资源紧张,谷歌已在内部成立由高层组成的算力分配委员会,云业务、AI 研究、搜索与广告等核心部门负责人共同参与,按照业务战略价值和增长潜力分配有限算力资源。相关规划显示,未来相当比例的算力将优先投向 Google Cloud,以支撑其商业化扩张。 即便如此,谷歌内部仍预计算力供需紧张状态可能持续到 2026 年左右。芯片供应链不确定性、AI 训练成本上升,以及多业务并行推进的复杂结构,都让资源调度难度进一步加大。

MiniMax 开源视觉分词器扩展技术 VTP

MiniMax 联合华中科技大学首次开源了其视觉生成的关键技术 VTP (视觉分词器预训练) ,在不修改标准DiT的情况下,通过扩展视觉分词器(Visual Tokenizers),实现了 65.8% 的生成性能提升。 与很多tokenizer工作不同的是,VTP在设定上不对下游的主模型(DiT)训练过程做任何修改,仅通过前置优化tokenizer来实现端到端生成性能的倍数提升。 VTP预训练范式: 一句话来说——VTP把latents易学性和通用表征学习建立起明确关联,从而第一次将tokenizer作为scaling的主角,展现出全面的scaling曲线和扩展方向。VTP提供了一个全新的视角,指导我们除了在主模型上投入更多参数/算力/数据之外,还可以通过tokenizer的scaling来提升整个生成系统的性能。 代码:https://github.com/MiniMax-AI/VTP 论文:https://arxiv.org/abs/2512.13687v1

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