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小米在AI方向有了大动作，但AI不该是资本掩盖信息的手段。
今年下半年小米MiMo团队陆续开源多个模型，或因年初挖来技术天才罗福莉。新开源MiMo - V2 - Flash模型，总参数量309B。但小米AI对外服务网站搜自家产品舆论无果，引发对AI应坦诚审慎的思考。
谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭，DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。
世界模型混战，Momenta率先冲刺IPO
当下世界模型是AI领域热门且混乱的概念，主流路线有四类。Momenta的R7世界模型已量产，其CEO定位公司为物理AI基座模型构建者。Momenta率先冲刺IPO，商业模式正转型，为后续玩家提供价值评估体系。
AI一眼认出95万物种，还能分辨雄雌老幼，2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型，取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中，准确率远超DINOv2，还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。
蚂蚁·安诊儿医疗大模型：正式开源并登顶权威医疗榜单
近日，蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构，经深度训练，是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色，有三阶段训练流程，架构高效、推理快，已开源助力行业发展。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
Anthropic神话模型发布，但不让你用
Anthropic发布神话模型Claude Mythos Preview却不开放使用，发起玻璃翼计划联合科技巨头用该模型修复全球软件漏洞。此模型能自主发现众多零日漏洞，合作伙伴应用后强调跨行业协作应对网络安全挑战。
开源模型终于有了自己的 Opus 时刻
智谱深夜发布的新一代旗舰模型 GLM - 5，此前以匿名模型 Pony Alpha 被开发者热测。2026 年编程大模型风向转变，GLM - 5 参数提升，测试成绩优异，实测能完成复杂工程任务，适配国产算力平台。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。