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Meta与Midjourney合作，集成在新模型中
Theverge消息，Meta首席人工智能官宣布将Midjourney技术整合到未来AI模型和产品。合作对Meta意义大，可对标领先模型。Meta早有布局，Midjourney发展快且营收可观，采用订阅制。
78%主创跳槽！Llama 14名作者只剩3人，Meta最强开源模型团队大溃散引争议
据外媒消息，Meta面临严重人才流失，Llama模型14位核心作者中11位离职，或自立门户或跳槽。同时，Meta大模型研发进度缓慢，旗舰模型屡次延期，一边裁员一边押注AI，且寻求资金支持遇冷。
首个转型AI公司的新势力，在全球AI顶会展示下一代自动驾驶模型
上周，小鹏 G7 亮相，首发自研芯片与 VLA - OL、VLM 模型。同时，小鹏在 CVPR 2025 分享研发进展。其世界基座模型展现高智能，还将结合世界模型迭代。此外，小鹏验证 Scaling Laws，转型 AI 公司，全链路优化技术。
开源多模态推理「破壁」时刻：MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来，开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距，核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集，小模型凭此实现性能逆袭。
破解大模型「无效并行推理」：Parallel-Probe问世，并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe，通过 2D Probing 刻画并行推理动态，发现问题后提出控制算法，能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%，还推出 SCOUT 测试床，代码和平台已开源。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习
作者借长假学习 TileLang 并撰写此文，先复习 GPU 体系结构，包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元，接着介绍核心性能模型与优化原理，最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”，是推动AI进步核心动力，还给出产品构建建议，介绍Claude 4优化。
深夜开源首个万亿模型K2，压力给到OpenAI，Kimi时刻要来了？
昨晚，月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型，同步上线更新 API，价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA，展示出领先能力，还介绍训练关键技术，或成模型智能进化关键。
ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。