Kata Kunci：AI Ilmu Material, Pusat Data Stargate, Kolaborasi NVIDIA OpenAI, Qwen3-Max, Kecerdasan Berwujud (Embodied Intelligence), AI Perlindungan Privasi, Agen Cerdas TTD-DR, Model Generatif MIT SCIGEN, Infrastruktur AI Oracle SoftBank, AI Fisik Alibaba Cloud NVIDIA, Tabel Pencarian Homomorfik Ant Financial, Peneliti Difusi Google Deep
🔥 Fokus Utama
MIT SCIGEN: Terobosan Ilmu Material Didorong AI : Alat SCIGEN dari Massachusetts Institute of Technology, dengan menggabungkan model generatif dan batasan fisik, mampu menciptakan bahan baru yang stabil dari nol, mempersingkat siklus R&D dari puluhan tahun menjadi beberapa hari. Teknologi ini diharapkan dapat merevolusi proses penemuan bahan seperti katalis atau paduan, menandai transisi AI dari analisis ilmiah menjadi ‘menciptakan’ sains secara proaktif, dan mengindikasikan potensi aplikasi revolusioner di bidang energi, kedokteran, dan komputasi. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
OpenAI, Oracle, dan SoftBank Perluas Jaringan Pusat Data Stargate : OpenAI, Oracle, dan SoftBank bekerja sama untuk memperluas proyek “Stargate”, menambahkan lima lokasi pusat data AI baru. Investasi infrastruktur besar-besaran yang mungkin mencapai 500 miliar dolar AS ini bertujuan untuk memenuhi kebutuhan komputasi yang sangat besar dari model AI canggih di masa depan. Langkah ini menyoroti pentingnya strategis pembangunan infrastruktur AI, serta investasi modal besar yang diperlukan untuk mewujudkan kemampuan AI generasi berikutnya. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
Kerja Sama NVIDIA dan OpenAI Senilai Puluhan Miliar Dolar, PBB Serukan Batas Merah AI : Investasi NVIDIA sebesar 100 miliar dolar AS di OpenAI berbanding terbalik dengan seruan Majelis Umum PBB untuk menetapkan aturan keamanan AI global. Ini mencerminkan tren ganda dalam pengembangan AI: di satu sisi, percepatan teknologi yang didorong oleh modal, di sisi lain, kekhawatiran yang meningkat tentang potensi risiko. Peristiwa ini menyoroti urgensi untuk memastikan penerapan AI yang bertanggung jawab dan aman, seiring dengan pengejaran kemampuan AI. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
阿里云 Qwen3-Max Raih Skor Sempurna dalam Benchmark Matematika, Seluruh Keluarga Model Diperbarui : Model bahasa besar Qwen3-Max dari Alibaba meraih skor sempurna dalam benchmark matematika AIME25 dan HMMT, menjadi model domestik pertama yang mencapai prestasi ini. Pembaruan komprehensif ini juga mencakup model seperti Qwen3-VL (visual), Qwen3-Omni (multimodal), dan Qwen3-Coder (kode), menunjukkan strategi ‘full-stack’ yang agresif dan kemampuan iterasi cepat Alibaba di bidang AI. (Sumber: 量子位)
CEO Alibaba Wu Yongming: AGI Hanya Permulaan, ASI Adalah Tujuan Akhir : CEO Alibaba Wu Yongming menyatakan pada Apsara Conference bahwa Artificial General Intelligence (AGI) hanyalah permulaan, dan Artificial Super Intelligence (ASI) adalah tujuan akhir. Dia menjelaskan tiga tahap pengembangan AI: kemunculan kecerdasan, tindakan otonom, dan iterasi mandiri, serta menekankan bahwa AI akan menjadi sistem operasi generasi berikutnya, dan “Super AI Cloud” akan menjadi komputer generasi berikutnya. Visi ini menyoroti strategi Alibaba yang agresif dan jangka panjang di bidang AI. (Sumber: 36氪)
🎯 Tren
Model Video Kuaishou Keling 2.5 Turbo: Biaya Turun 30%, Efek Generasi Gerakan Senam Melonjak : Model generasi video Kuaishou Keling 2.5 Turbo secara signifikan meningkatkan kinerja, terutama dalam menangani gerakan tubuh manusia yang kompleks seperti senam, menghilangkan fenomena “gerakan aneh” (ghosting), sekaligus mengurangi biaya generasi hampir 30%. Model baru ini juga ditingkatkan dalam respons teks, efek dinamis, dan kualitas estetika, menunjukkan daya saing yang kuat di pasar video AI. (Sumber: 量子位)
阿里云 dan NVIDIA Berkolaborasi Dorong Implementasi Aplikasi Embodied AI : Platform AI Alibaba Cloud PAI akan mengintegrasikan tumpukan perangkat lunak Physical AI NVIDIA (termasuk Isaac Sim, Isaac Lab, dan Cosmos) untuk menyediakan layanan platform rantai penuh seperti pra-pemrosesan data, generasi data simulasi, evaluasi pelatihan model, pembelajaran penguatan robot, dan pengujian simulasi untuk aplikasi embodied AI dan assisted driving, bertujuan untuk mempersingkat siklus pengembangan aplikasi Physical AI. (Sumber: 量子位)
Ant Digital Technologies Rilis Algoritma AI Perlindungan Privasi Baru, Efisiensi Inferensi Meningkat Ratusan Kali Lipat : Ant Digital Technologies meluncurkan algoritma AI perlindungan privasi inovatif, termasuk kerangka kerja Gibbon untuk pelatihan GBDT dua pihak yang aman (peningkatan kecepatan 2-4 kali) dan teknologi inferensi pohon keputusan berbasis tabel pencarian homomorfik (peningkatan efisiensi 100-1000 kali). Terobosan ini mengatasi dilema “keamanan dan efisiensi” dalam pemodelan bersama antar-lembaga, mencapai kolaborasi data berkinerja tinggi dan sesuai privasi. (Sumber: 量子位)
Google Luncurkan Agen AI ‘Test-Time Diffusion Deep Researcher’ (TTD-DR) : Google memperkenalkan TTD-DR, agen penelitian mendalam yang memodelkan penulisan penelitian sebagai proses difusi. Ini menyusun dan menyempurnakan laporan melalui pencarian iteratif dan evolusi diri, meniru metode penelitian manusia. TTD-DR melampaui Deep Research OpenAI dalam tugas-tugas panjang dan penalaran multi-hop, menunjukkan metode yang dapat diskalakan untuk mengotomatiskan penelitian berkualitas tinggi. (Sumber: omarsar0)
Infrastruktur AI Alibaba Cloud Capai Pertumbuhan Daya Komputasi 5 Kali Lipat : Alibaba Cloud melaporkan bahwa kapasitas komputasi AI-nya tumbuh 5 kali lipat dari tahun ke tahun, dan kapasitas penyimpanannya tumbuh 4 kali lipat. Saat ini, lebih dari separuh perusahaan model dasar besar di Tiongkok dan perusahaan Fortune 500 beroperasi di platform GenAI mereka. Ekspansi cepat ini menyoroti posisi kepemimpinan Alibaba Cloud di bidang infrastruktur AI dan komitmen kuatnya untuk mendorong pengembangan AI. (Sumber: scaling01)
Google Photos Versi Android Tambahkan Fitur Edit Percakapan AI : Pengguna Google Photos versi Android kini dapat mengedit foto melalui percakapan AI atau mengirim perintah teks. Fitur ini mengintegrasikan kemampuan AI generatif canggih langsung ke dalam aplikasi konsumen yang populer, menyederhanakan proses pengolahan foto, dan meningkatkan kenyamanan pengalaman pengguna. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
MiniModel-200M-Base: Tonggak Sejarah LLM Kecil yang Efisien : MiniModel-200M-Base adalah LLM dengan 200 juta parameter, yang diselesaikan pelatihannya dari nol dalam satu hari di satu RTX 5090 dari 10 miliar token data. Model ini menggunakan teknologi seperti adaptive optimizer, Float8 pre-training, dan bin-packing, mencapai efisiensi pelatihan yang sangat tinggi, dan menunjukkan kemampuan yang mengejutkan pada model kecil, menyediakan dasar yang kokoh untuk eksperimen AI lokal. (Sumber: Reddit r/LocalLLaMA)
