据Sawyer Merritt披露，特斯拉在2025年第三季度AI训练能力达到历史新高，这一突破将加速特斯拉自动驾驶和AI机器人等核心业务的研发进程。更强大的数据处理和神经网络训练能力，将助力特斯拉进一步优化自动驾驶系统、提升生产自动化效率，并拓展智能能源管理等AI应用场景。AI基础设施的扩张为特斯拉在智能汽车、智能工厂和AI服务市场创造了更多商业机会，巩固了其在AI创新领域的领先地位（来源：Sawyer Merritt，Twitter，2025年10月22日）。

根据AI专家Chris Olah（@ch402）在2025年8月8日的推文指出，通过在优化过程中匹配绝对值函数的Jacobian，可以显著提升神经网络训练的正确性（来源：Twitter）。这种方法解决了以往模型输出不一致的问题，使优化过程更准确地反映底层函数的行为。该突破为AI模型训练带来更高的稳定性和可靠性，特别是在计算机视觉和信号处理等对精度要求极高的领域，进一步拓展了深度学习框架的商业应用和市场潜力。

据Kevin Zakka（@kevin_zakka）在推特发布，Mink AI库在0.0.11版本中新增了动能正则化任务（来源：Twitter，2025年5月23日）。此功能通过引入先进正则化方法，提升神经网络训练的稳定性和泛化能力，为AI开发者和研究人员在计算机视觉和机器人领域带来模型性能优化的新机遇，丰富了Mink优化工具集。