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堆了一仓库GPU，却生产不出专业智能？九章云极用AI工厂给出解答
企业接入通用大模型到业务系统，却发现它难以执行任务。九章云极在发布会上推出‘AI工厂’战略，通过训练工厂和Token工厂填平执行鸿沟，前者用强化学习造专业模型，后者让专业智能规模化流通。
大模型一年内就会吞噬 Harness！Google AI Studio负责人：深耕垂直领域才是创业公司唯一生路
Google AI Studio负责人Logan认为，大模型一年内将吞噬Harness，90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域，Google用Anti - Gravity平台串联产品，推动智能体发展，且模型后训练潜力巨大。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
马斯克刚刚真把 𝕏 平台推荐算法给开源了，核心也是Transformer
𝕏平台（原Twitter）将全新推荐算法开源，由与xAI的Grok模型相同的Transformer架构驱动。该算法预测用户行为对帖子排序。此前平台因算法问题被调查和罚款，开源或有此原因。
刚刚，苹果官宣iphone搭载最强AI，每年给Google 10亿，不愿在信ChatGPT。
早上苹果与Google官宣的新闻刷屏，下一代苹果基础模型将基于Gemini构建。苹果因自研来不及且人才流失，选择花10亿买Google模型。还分析了未选OpenAI的原因，以及隐私方面的问题。
谷歌用Gemini 3同时革了OpenAI和英伟达两家的命
谷歌发布Gemini 3全家桶，打断英伟达和OpenAI双赢美梦。它实现原生多模态，对OpenAI构成代际优势；用TPU训练模型，摆脱CUDA依赖，冲击英伟达算力神坛。谷歌全栈自研，其发展或改变AI格局。
100 页 Agentic RL 综述！牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场
2025 年大语言模型热潮持续，但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述，明确定义从‘会说’到‘会做’进化路径，剖析理论、结构与实践，展望未来挑战。
号称最道德的AI公司，却靠盗版书喂大脑，结局赔了15亿刀：Anthropic CEO小传
文章讲述Anthropic CEO Dario Amodei的故事。他曾因担忧GPT-2风险离开OpenAI创立Anthropic，获有效利他主义者资助。Claude研发慢错过市场，后求立法监管对手，还因用盗版书训练模型被告，赔15亿刀。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
刚刚，商汤内部两万字复盘曝光：多模态通往AGI核心路线首次公开
商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文，剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因，探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路，探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。