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在一台1970年代的PDP-11上训练Transformer需要多久？答案是5.5分钟
近日，开发者复现1970年代技术环境，用PDP - 11汇编语言实现Transformer并训练成功，项目叫ATTN - 11。在低资源下实现功能闭环引热议，大家思考Transformer到底需要什么。
Agent 元年已至，我们会拥有自己的智能助理吗？｜GAIR Live 预告
2024年被认为是「Agent元年」，智能体浪潮正改写工作与生活。6月14日上午10点，GAIR Live线上圆桌论坛将围绕「Agent」话题展开，5位一线嘉宾探讨其发展阶段、应用方向等关键议题。
阿里亲身入局具身智能！Qwen内部组团，通义千问技术负责人带队
阿里Qwen团队组建具身智能小分队，由通义千问技术负责人林俊旸带队。外媒称这是阿里最明确的物理AI系统探索，此前阿里已有投资布局，此次是其AI战略关键落点。
维纳智能登上Nature通讯：AI不只会回答问题，开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯，其让大模型自动生成高精度推理数据，用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷，还解决了Agent泛滥的困局，推出多款创新产品。
独家丨雷军马云罕见握手，千寻智能30天完成30亿元融资
2026年4月7日，千寻智能完成10亿元融资，30天两轮累计30亿。雷军、马云旗下资本领投。其技术路线与国外Generalist AI吻合，数据采集有优势，还与京东、宁德时代合作，获资本青睐。
开发者狂喜：Thinking Machines发布首款产品Tinker，后训练麻烦全给包了
OpenAI前CTO创办的Thinking Machines推出首款产品Tinker，这是用于微调语言模型的API，能简化LLM后训练过程，支持前沿模型，使用LoRA技术降低成本，还发布开源库，多高校团队已试用。
单次训练横扫9个基准，遥感检测最大数据集与基础模型框架问世
北京航空航天大学团队发布面向通用遥感目标检测的大规模数据集与基础模型框架 LEVIRDet，构建了 LEVIRDet - 159 数据集，提出 LEVIRDetNet 模型。前者为训练泛化能力强的模型提供新数据基础，后者在多基准测试中表现出色。
VAE时代终结？谢赛宁团队「RAE」登场，表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE，解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题，如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器，还提出DiT^DH变体，实验效果好，网友看好其前景。
不用人类手写训练框架了！AI自己写代码，训出1B端侧「小钢炮」
5月25日，面壁开源端侧文本基座大模型MiniCPM5 - 1B，主打低成本部署等。它由AI编写的ForgeTrain框架参与预训练，效果与英伟达Megatron对齐且速度快10%。该模型在榜单表现优，应用边界广，部署门槛低。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。