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Builder.ai 破产背后：700 名工程师伪造 AI 是假，重复造轮子及财务造假是真
印度AI独角兽Builder.ai破产引发关注，此前有说法称其用700名工程师伪造AI。经与前员工沟通，这一说法不实。该公司搭建了AI工具Natasha，技术栈含Python、GPT等，但存在重复造轮子、财务欺诈等问题致破产。
AMD跑GLM 5.2，成本只要英伟达一半
推理优化公司Wafer公布数据，用AMD的MI355X芯片跑GLM 5.2，单节点吞吐达2626 tok/s，单流吞吐213 tok/s，成本不到英伟达B200的一半。该公司详述部署过程，还提及AMD软件生态的变化及英伟达面临的挑战。
WAIC机器人探展：我被全场最靓的崽「Moz1」种草了
2025 年世界人工智能大会上，千寻智能的人形机器人 Moz1 大放异彩。它搭载自研 VLA 模型 Spirit v1，具备强大泛化能力，硬件也有多项突破。千寻智能全栈自研技术，资本持续加码，有望推动具身智能商业应用。
30人团队震撼英伟达！Jim Fan自曝三个教训，重押世界模型
英伟达Jim Fan带队创立GEAR实验室，30人团队产出惊人，涵盖机器人学习完整技术栈。团队有GR00T基础模型等成果，Jim Fan还分享三个教训，重注视频世界模型，提出仿真世界三阶段，指出物理AI未来是新基础设施。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
万字实录：VLA 范式，具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日，雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等，指出其面临推理、数据等瓶颈，还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
6.1B打平40B Dense模型，蚂蚁开源最新MoE模型Ling-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队开源 MoE 大模型 Ling-flash-2.0，其以轻量级配置展现卓越性能，在推理速度、任务性能、部署成本间找到新平衡，为大模型‘参数膨胀’提供新路径，还在多领域应用表现出色。
天使轮数千万元融资，这家公司想成为 AI 时代用户的安全执行顾问
主打认知安全的缔零科技获数千万元天使轮融资，资金用于「缔零法则」技术迭代等。其产品以AI治理AI，降本增效。公司曾推「缔零智数」，现「缔零法则」把控模型推理。未来有ToC计划，想成用户安全助手。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。