今日

AMD 的产品分两大类：数据中心业务以 Instinct GPU¹Instinct GPUAMD 面向数据中心和 AI 训练、推理的加速卡产品线，相当于 AMD 对标英伟达数据中心 GPU 的产品。 和 EPYC²EPYCAMD 的服务器 CPU 品牌，用在云计算和数据中心的通用计算服务器里。 服务器处理器为主，PC 和游戏主机芯片是另一块。近年来，AI 算力需求是数据中心业务增长的主要来源，市场也一直在测算 AMD 能从中分到多少。

AMD 公布 2026 年第三季度财报，并预计 2027 年营收将增长超过 80%，高于分析师此前建模的 77%。季度营收增长 45%，达到 133.8 亿美元。其中数据中心业务营收增长 97%，达到创纪录的 85.5 亿美元，而 PC 和游戏主机芯片销售额下降 8%，至 37.2 亿美元。

CEO 苏姿丰向分析师表示，数据中心芯片将占明年销售额的 80%，是 2027 年增长预期的主要驱动力。公司预计第四季度营收约为 170 亿美元，上下浮动 3%，原因之一是 Helios³HeliosAMD 的机架级 AI 系统，把 MI455X 加速器和“Venice”CPU 配在一起，按整机架而不是单卡出货。 的产能正在爬坡。Helios 是一种把 MI455X⁴MI455XAMD Instinct 系列的一款加速器，是 Helios 机架里的 AI 计算芯片。 加速器与“Venice”CPU 配对的机架。

订单方面，Meta 正在测试首批 Helios 系统。这是今年 2 月达成的一项协议的一部分，Meta 将在五年内购买最多 600 亿美元的 AMD AI 芯片。

利润率方面，AMD 把调整后毛利率指引⁵毛利率指引公司对未来一个时期毛利率的预期区间。毛利率是收入扣除直接成本后占收入的比例，下调通常说明成本压力或产品结构变化。从 56% 下调至约 55%。财报公布后，AMD 股价在盘后上涨超过 8%。

来源AIHOT · X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)

神经网络的权重本质上是一大批浮点数，把它们写成文本，就可以像代码一样放进大模型的上下文里。昨天的热门论文《Sparks of Weight-Space Programming¹Weight-Space Programming论文提出的说法，指让大模型分析并修改其他模型的权重，把权重空间当作可以“编程”的对象，而不是靠训练去间接调整。》就是沿着这个思路写的，作者是 Rikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang 和 Omar Khattab。作者自己把它归为“博客文章”，但形式与论文相近。

论文称，前沿模型，尤其是 GPT-6 Astra，既能解读也能修改机器学习模型的原始权重。摘要写道，仅凭原始权重，Astra 就能判断一个网络被训练来做什么；在没有环境反馈的情况下，它从零写出的小型游戏网络，表现超过用 PPO²PPO一种常用的强化学习算法。论文用它训练出的游戏网络作为对照基线，对照网络训练了 1 亿步。 训练 1 亿步的网络。

另一个实验是让 Astra 在不用梯度的前提下提升 Qwen3.5-0.8B 的数学能力。据论文，Astra 在权重里找到一个会导致推理循环的问题，而 Qwen 的 model card⁵model card模型发布时附带的说明文档，写明用途、局限和使用建议。这里它提醒了 Qwen 模型可能出现的推理循环。 对这种循环本来就有警示。它通过直接编辑 0.016% 的权重来修复，在同样的采样设置下，MATH-500³MATH-500一个由 500 道数学题组成的评测集，用来衡量模型的数学推理能力。论文用它衡量权重修改前后的差别。 从 7.9% 升到 48.1%，IFEval⁴IFEval评测模型遵循指令能力的基准，检查输出是否满足格式、长度等明确要求。 提高到原来的 3 倍。

Simon Willison 随后复现了论文中的一个示例，发现在他笔记本上运行的 Qwen 3.8 27B 也能解读模型权重。这说明这类能力不只限于闭源前沿模型，他的文章在 Hacker News 上获得 538 分、170 条评论，r/LocalLLaMA 上也有相关讨论。

争议同时出现。Hacker News 上另一篇题为“‘Astra 读写权重来改进 Qwen’的帖子具有误导性”的帖子获得 935 分、196 条评论，发帖人质疑该论文的说法。论文的结论是否站得住，目前仍在讨论中。

来源Simon WillisonHacker News 2r/LocalLLaMA