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GPT-5刷屏吊胃口之际，英伟达发出暴论：小型语言模型才是未来
英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。
在 Sora 诞生之前，胡修涵做了两年多的「二次元版 Sora」
Sora发布后迅速获数百万用户，全球刷屏。国内创业公司捏Ta在其诞生前两年就开始做类似产品，专注二次元和OC人群。捏Ta创始人胡修涵分享对Sora的看法，认为它是新形态产品，还在探索需求。同时谈及捏Ta发展阶段、特色功能及社区运营理念等。
龙虾之后，我看到了 OPC 的新机会：FDE
3月龙虾爆火催生上门安装生意，大厂纷纷下场。背后是FDE商业模式，即前沿部署工程师模式。该模式在AI时代火起来，因AI Agent需求难定义，且做FDE门槛降低。FDE能弥合产品与需求差距，对OPC创业有借鉴意义。
台积电不相信AI有泡沫
台积电2025年四季度财报多项指标超预期，2026年资本开支大幅上涨。其3nm制程和先进封装优势明显，产能供不应求。AI算力需求爆发让英伟达成新大客户，预计2026年超苹果，台积电未来营收增长可观。
AI 取代不了放射科医生
人们曾认为AI图像识别技术会让放射科医生被淘汰，如杰弗里·辛顿预言应停止培训该类医生。但过去十年，放射科医生需求反而增加。文章以其为例，分析AI难取代的原因，如基准测试局限、医生工作复杂、AI落地困难等。
CVPR 2026 ReSAM：每个目标只标1个点，SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》，提出让SAM每个目标只标1个点，通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上，1点标注与全监督差距仅1.3%，省99%标注成本。
Reasoning模型可以Self-Train！
当前大模型依赖人类标注数据，成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能，提出自我奖励训练（SRT），用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果，但高难度数据集出现问题，作者给出解决办法并开源代码。
火山引擎 veFuser：面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破，但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架，能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验，且未来会持续迭代。
是剧本杀来了？还是儿童剧本杀教育机会来了！
儿童剧本杀教育的兴起，不仅为孩子们提供了一种新颖的娱乐方式，也带来了教育的新机遇。它通过沉浸式体验，让孩子们在玩耍中学习历史，培养兴趣，同时满足了市场对创新教育内容的需求。
字节开源DreamO，一个框架包揽多种图像定制需求
近期图像定制研究展示大规模生成模型潜力，但多数方法通用性有限。字节提出DreamO框架，支持多种图像定制任务，有特征路由约束机制，能解决特征冲突，还介绍其技术原理与各任务效果。