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[V @VeronicaElec]

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[V @VeronicaElec]

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[V @VeronicaElec]

加上不用 GPS 也能导航的量子传感器 Ironstone Opal。上一轮还是 2024 年 10 月的 1.13 亿美元 B 轮，这次直接翻了两倍多，新投资方里还有 AMD Ventures。

我觉得这事的信号很清楚：量子竞赛正在从“谁先造出机器”变成“谁先把机器变成能卖的东西”。Q-CTRL 说这笔钱是量子软件公司最大的一轮私募。

[V @VeronicaElec]

量子这行这周又来一笔大钱。11 月 12 日，澳大利亚的 Q-CTRL 宣布融了 2.9 亿美元 C 轮，Salesforce Ventures 领投，估值超过 10 亿美元，成了量子领域的新独角兽。这一轮超额认购，还扩了两次才装下。

它卖的不是量子计算机，是让量子计算机能用的软件：AI 驱动的控制软件，

[V @VeronicaElec]

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[V @VeronicaElec]

工具只是第一步。英伟达还说，输出只是关节角度，不是现成的控制器，上真机之前得先在仿真里验一遍。

[V @VeronicaElec]

人走一步，机器人怎么跟着走一步？英伟达 11 月 13 日开源了 SOMA Retargeter v0.2，干的就是这件翻译活：把人的动作捕捉数据，换算成机器人能执行的关节轨迹。

它用的是 BVH 动画数据，靠逆运动学把动作按机器人的身材、关节活动范围重新算一遍。数据来源可以是动捕、视频重建，也可以是生成模型，

[V @VeronicaElec]

先统一成一种人体表示再换算。这版自带 5 款人形机器人的配置和参考结果：宇树 G1、H2，Booster T1，还有智元的 X2 Ultra 和 A3T3。

我挺喜欢这种“基建式”开源的：不拼谁的机器人跳得高，拼的是谁先把人类的动作库变成机器人能用的训练数据。动作翻得准不准，最后还得看真机跑起来稳不稳，

[V @VeronicaElec]

@JohnnyCashBump 是吧是吧

[V @VeronicaElec]

新项目开工，第一件事是先确认额度够不够？

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[V @VeronicaElec]

是先让你敢把账本给它看。ChatGPT 那边也上了类似的金融工具，方向是一样的。不过这功能现在只支持美国银行，国内用户还用不上，看看热闹就行。等它真敢动钱的那天，才是真正的考验。

[V @VeronicaElec]

你敢把银行卡交给 AI 吗？Anthropic 11 月 5 日推了 Claude Personal Finance，beta 版，先对美国的 Pro、Max 和 Ultra 用户开放。做法是走 Plaid 连上银行、信用卡、贷款和投资账户，最多连 16 家银行，能看两年内的交易记录，然后你用大白话问它：这个月钱都花哪了。
先把边界说清楚：它是只读的，

[V @VeronicaElec]

不能转账、不能投资、不能替你付账，也明确说不给投资建议。你的银行密码它也看不到，是在 Plaid 那边登录的。而且这些对话不拿去训练模型，没有广告，也没有推销卡和贷款。换句话说，它先把“不敢”这件事，写进了产品说明里。
我挺喜欢这个克���的：AI 进个人财务，第一步不是替你管钱，

[V @VeronicaElec]

做独立开发的客户说，写代码最怕写到一半被打断。

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[V @VeronicaElec]

到时候这些公司能不能把战时的本事转成民用、转成出口，才是真正的考验。但有一点已经变了：无人机这行，实战经验正在变成最硬的货币。

[V @VeronicaElec]

先说两个数字：60 亿美元，30 万次。乌克兰无人机公司 UFORCE 这周估值冲到 60 亿美元，它造的 NEMESIS 无人机和 MAGURA 无人艇，已经完成了 30 万次战斗飞行。战争这件事很残酷，但它也把无人机这门生意以前所未有的速度推熟了：飞得多、摔得多、改得也快。

我看这事最扎眼的是，

[V @VeronicaElec]

无人机正在���“武器”变成“产业”。UFORCE 不只造飞机，还造无人艇，陆海空全算上。以前军工是国家队的事，现在一家创业公司靠实战数据就能冲到 60 亿美元估值，这个速度，和平年代的军工企业想都不敢想。

当然估值里有多少是技术、有多少是战时需求，这个账很难算。战争总会结束，

[V @VeronicaElec]

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[V @VeronicaElec]

当然公开预览的意思也很清楚：功能、��口都还可能变，现在上车的是先行者。芯片这场仗，拼到最后拼的可能不是谁的算力最强，是谁的生态最不折腾人。

[V @VeronicaElec]

做AI推理的人，最烦的一件事就是换芯片就得换一套工具。亚马逊11月12日把SGLang-Neuron公开了，意思就是：你在英伟达显卡上用的SGLang，不用改接口，就能跑在AWS自家的Trainium芯片上，Trainium2和Trainium3都支持，模型服务和强化学习的rollout生成都能干。我看这事的打法很聪明，

[V @VeronicaElec]

亚马逊不是在跟你推一款新工具，它是在拆你换芯片的墙。SGLang本来就是开源推理框架里用户最多的之一，接口一通，开发者迁移的成本一下就下来了，Trainium的性价比才有机会被真正算一算。这次还是开源的，Apache 2.0协议，v0.1.0公开预览，例子里跑的是gpt-oss-120b，上下文1万token、并发64个请求。