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Thinking Machines发布首个产品Tinker ：大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker，这是为微调大模型设计的灵活API，能简化LLM后训练过程，让用户专注算法和数据，平台处理分布式训练。它有多种特性，已被顶尖机构采用。
The Batch: 916 | Gemini 强势领跑
谷歌更新旗舰 Gemini 模型，推出 Gemini 3.1 Pro Preview，以相同价格实现性能跃升。它在多项基准测试中领先，性价比超对手，虽部分测试落后竞品，但提升或源于模型质量改进，成本效益策略值得关注。
谷歌2025「复仇爽文」大结局！从至暗时刻到王者归来
2025年谷歌上演AI复仇大戏，年初被唱衰，年底凭Gemini 3等组合拳重回巅峰。在模型、开发、创意等8大领域突围，还兼顾安全责任。全年各月不断推新，涵盖系统、工具、模型等多方面。
夸克 AI 对话助手的邪修打开方式：一句话直通网盘，看电影、找资料全拿下
阿里“C计划”首个成果，夸克App深度整合对话助手，用Qwen3 - Max模型。可随意切换模式，其独特之处是提问资料或电影，能直返夸克网盘链接，“搜、用、存”一气呵成，与其他AI助手不同。
2025年了，AI还看不懂时钟！90%人都能答对，顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力，人类平均准确率89.1%，11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性，分析了可能原因，还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
小目标检测难点分析和解决策略
文章基于24年综述论文，分析小目标检测难点，如特征不足、难区分背景等，还给出主流改进方法，涉及数据增强、特征提取、特征融合、损失函数、训练策略等方面，介绍多种算法及效果。
内存股集体大跌，原因竟是谷歌这篇一年前的论文
美国内存股集体暴跌，诱因是谷歌新博客介绍一年前公布的技术 TurboQuant。它是压缩算法，可大幅减少 LLM KV 缓存内存占用、提升速度且精度零损失，有望打乱市场对内存芯片增长预期。
如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
我让10个大模型又参加了完整版数学高考，第一名居然是它。。。
作者让10个大模型参加完整版数学高考，单独制定规则，邀朋友协助测试。结果令人意外，单选题第6题成噩梦，多模态题大模型几乎全军覆没。讯飞星火和豆包145分并列第一，Qwen3屈居第三。