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SpaceX为何官宣收购xAI？8万亿太空炼丹梦，别无脑跟进！
2026 年 2 月 3 日，马斯克宣布 SpaceX 全资收购 xAI。直接原因是 SpaceX 盈利而 xAI 烧钱，合并为解决资金问题；根本原因是 Grok 竞争失利，想借 SpaceX 运载能力打造太空算力形成差异。但太空训练面临散热等难题，推理可行。
SGLang Model Gateway 0.2 发布：企业级一体化AI原生编排
市面上一体化AI原生编排方案稀缺，Oracle和SGLang团队推出SGLang Model Gateway 0.2。它从SGL - Router重构而来，核心能力升级，架构分三层，部署灵活，还支持Kubernetes集成和向后兼容。
杨植麟亲自发布，月之暗面最强模型Kimi K2.5开源
杨植麟发布月之暗面最强模型Kimi K2.5，经约15万亿视觉与文本混合数据预训练，有顶尖编程与视觉能力及智能体蜂群范式。在多基准测试表现优，成本低于对手，还能提升办公生产力。
GPT-Image-2平替！最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战，国内厂商商汤反击，推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一，实测表现惊艳，能力全维度，与GPT-Image-2范式不同。
IMO题库“过时”了！OpenAI内部模型挑战最新First Proof，做了7天错了一半
谷歌发布Gemini 3 Deep Think爆火后，OpenAI用未发布内部模型，一周内尝试解答10道来自数学家科研现场的真实问题，5道基本正确。这些题取自真实研究，切断模型“背答案”可能，意味着自主推理能力进化。
想让机器人春晚包饺子？阿里达摩院：别急，先把「大脑」优化一下
阿里达摩院推出 RynnBrain 模型，从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型，在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型，解决通用大模型在物理世界的局限，在多项任务表现出色。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
MeanFlow再下一城，北大提出机器人学习新范式MP1，实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1，将MeanFlow引入机器人学习，实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力，在仿真和真机测试中，实现速度与成功率双SOTA。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
实测美团 LongCat：快到极致，但是别说追平 DeepSeek
AI科技评论实测美团LongCat-Flash-Chat，它是中量级对话模型，主打“快”，几乎零延迟。但在推理、抗污染能力等测试中，相比DeepSeek-V3.1，逻辑链条松散，缺乏清晰判断。速度与逻辑哪个更重要，值得思考。