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真急了！AI落后、Siri彻底输给ChatGPT，拯救苹果全靠她？

据彭博报道，苹果今年接触OpenAI前CTO Mira Murati，讨论与Thinking Machines Lab交易意向。苹果收购策略保守，但AI浪潮下自研已落后，它或需收购补足短板，除该实验室，还关注Cohere等小公司。

在全球新能源与智能交通变革中，中国无人驾驶企业改写竞争逻辑。百度旗下萝卜快跑凭借12年研发，跨越‘用户规模断层’鸿沟，以‘倍速出海’策略在全球出行革命中争夺主动权，其出海模式与技术能力值得关注。

北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。

智谱最新技术博客大倒苦水，称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常，还给出避坑指南，如在线异常监控策略，优化后系统更稳定，吞吐量提升。

理想汽车基座模型团队联合高校发布RubricHub数据集，解决开放式任务评价难题。该数据集可将主观评价转化为量化标准，经其训练的Qwen3 - 14B小模型在医疗基准测试中超越GPT - 5。

刚开年，马斯克的xAI完成E轮融资，达200亿美元超预期。英伟达和思科等继续支持，其估值预计从500亿涨至2000多亿。还公布《xAI 2025年终总结》，Grok 5正在训练，传闻一季度推出。

OpenEvidence被称为医学领域的Google和医生版ChatGPT，成立3年估值达60亿美金。它用高质量数据训练小而专模型，有“无幻觉”机制，直接面向医生推广，产品进化为临床决策助手，收入来自制药广告。

文章介绍高性能计算（HPC）对大模型的重要性，回顾中国HPC发展历程，讲述清华高性能所郑纬民等学者贡献，还提及团队在大模型训练、推理、存储等方面成果，以及类脑计算等新探索。

华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。

OpenAI闭源后，大家不知其先进模型技术路线，解密成重要任务。DeepSeek R1年初开源后引发关注，小红书团队核心贡献的论文似破解o3谜题，还开源模型等，为训练调优提供可行路线。