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GPT之父把AI扔回1930年：没见过一行代码，却「发明」了Python！

GPT之父Alec Radford带队发布总参数130亿的大模型「talkie」，其训练数据冻结在1930年，没学过编程却能写Python代码，证明LLM可用旧知识推理。团队后续还有升级计划。

面壁智能团队提出SALA，基于此训练的MiniCPM-SALA模型，在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理，训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力，采用混合架构，继承权重降低成本，在长文本处理上优势明显。

凌晨，DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力，在多方面实验表现出色，如推理任务增幅大于知识任务，还分析了其机理和系统效率。

2025年AI成超级造富机，将50多位创始人送入亿万富翁俱乐部。从大模型到应用层，AI渗透生活。巨额融资不断，巨头砸钱建基建，人才争夺激烈，多模态初创公司也受青睐，职场AI使用比例上升。

GPT-5发布后引发热议，其IQ测试成绩不佳遭吐槽，但实际是「路由」问题。解锁神级GPT-5关键在prompt，医学家借它重现「神之一手」。它编程能力强，挑战Anthropic，还推动AI向「智能体式推理」发展。

南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数就达 8B 模型性能。它架构极简、参数高效且完全开源，还采用两阶段训练策略，虽有局限但为多模态模型研究助力。

Anthropic发布Claude Sonnet 5，称其为最具Agent属性的Sonnet模型。它在推理等方面性能提升，接近Opus 4.8且价格低。安全评估有改善，但网络安全逊于Opus 4.8。已正式可用，有优惠首发价。

Meta发布V-JEPA 2世界模型，参数高达10亿，推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构，是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果，仅需62小时机器人数据训练就能执行任务，打脸质疑者。

AICon大会前，与蚂蚁集团吴伟深度对话，探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异，只在推理或训练内优化有资源闲置，国产卡缺全链路生态，软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。

新智元报道，Supermemory团队推出超级记忆系统ASMR，在AI记忆界最难考试LongMemEval中刷到99%准确率。它抛弃传统模式，采用多Agent并行推理，4月初将开源代码。此外，其背后的Supermemory引擎功能强大，能让AI真正拥有记忆。