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一年破千万美金，一款海外AI创意引擎爆发了

一款名为Creati的AI创意引擎发布仅1年，就有千万用户规模，实现千万美金年收入。它另辟蹊径专注创意定制和优化，创始人Ella Zhang认为创意是广告的核心，还在秘密开发创意Agent。

贝拉是数字伴侣种子，愿景是成用户持久个性化伙伴。早期通过轮播视频呈现，采用AI原生开发路径，分感知核心、生成式自我、主动式陪伴三阶段构建，目标是成为由AI驱动的生命体。

秘塔深度研究（https://metaso.cn/）上线，是首个将深度研究作免费基础功能的产品。它在算法、交互等多方面优化，降低成本、保障准确，还创新交互形式，搜索结果清晰有条理，体验佳。

彭博社爆料苹果深陷「史上最大AI危机」，高层警告苹果或成下一个黑莓或诺基亚。AI基础模型负责人被Meta天价挖走，高层老化、人才流失、新品挤牙膏式更新等问题凸显，苹果正面临衰落风险。

Champ项目致力于从一张静态人物图生成人体动画，将3D参数化人体模型引入扩散模型。它解决了传统动画效果不真实等痛点，有诸多核心功能，技术优势明显，在多领域有高应用价值。

文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。

大型语言模型用显式思维链推理有局限，潜在思维链（Latent CoT）让推理在连续隐藏状态空间进行。论文梳理该领域，建立框架，介绍方法，探讨可解释性与无限深度推理，指出价值、挑战与未来方向。

MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架，构建了涵盖四核心维度的评估体系，对 13 个模型深度评估，揭示可信度风险，还提供评估工具箱，推动其可靠部署。

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架，实现180 tokens/s推理速度，采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。

清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。