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刚刚，智谱和华为搞波大的：中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型！
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image，是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型，擅长文字渲染，拿下多项榜单第一，API调用一张图只要0.1元，还解析了其技术架构。
全球首个龙虾模型 GLM-5-Turbo 发布：已经在用它帮我省几千块钱了
作者作为公众号编辑，排版耗时久费钱。他测试多款模型驱动龙虾排版均失败，换上智谱 GLM - 5 - Turbo 后成功，还能让其操作飞书润稿。该模型工具调用稳定，虽 API 涨价但性价比高，未来潜力大。
PDF难点解析：处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务，6大能力
文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务，具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力，还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文，模型有重复输出、幻觉严重问题。
李飞飞一年前究竟说了啥？怎么又火了
AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。
预训练就学会思考！字节、北大等用14亿参数，撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型，用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考，通过三大创新构建推理能力，在基准测试中表现优异，实现参数效率提升，是潜在推理范式的胜利。
“不用 Cursor和 ChatGPT、手写代码的开发者，怕不是疯了？”
本文围绕开发者是否应使用AI辅助编程展开讨论。支持者认为大模型能提升效率，解决琐碎问题；反对者则质疑其可靠性。文中还分析了大模型在编程中的优缺点，如能生成代码但也有幻觉等问题，并反驳了一些反对观点。
奖励模型新革命！SWIFT不读文本读“心声”，打造又快又强又省钱的AI裁判
传统Best-of-N方法中的奖励模型成本高、速度慢，限制技术普及。上海交通大学等校研究者提出轻量级技术SWIFT，直接监听模型内部隐藏状态判断信心，效率、准确率等表现出色，为AI发展提供新范式。
别只盯着李飞飞！AI的「3D数据底座」已被这家中国公司悄悄建好
群核科技构建具身智能时代的「3D版ImageNet」，其SpatialVerse平台为机器人提供三维数据与仿真环境。借助新技术发布全球首个3D语义数据集InteriorGS，还与多机构合作，成果获学术和产业认可。
完美解决Clawdbot巨额消耗，教你用国产模型实现7*24不停机使用，成本降低10倍。
文章介绍Clawdbot玩法爆火，因名称被指控侵权改名moltbot。重点给出实操干货，解决连接和成本问题，推荐用MiniMax M2.1模型搭配，还介绍接入飞书方法及该模型5大优势。
提示词注入攻击的检测和数据集介绍
提示词注入攻击是攻击者操纵AI系统的技术，OWASP将其列为2025年大模型应用风险首位。Meta发布测试数据集，还有多个工具和数据集可用于评估。防护可用AI防火墙，Meta开源小模型。还提到安全性与实用性权衡。