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微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
GPT-5.6泄露了！
GPT-5.6泄露，150万Token+神级极简UI下月上线。它在前端有质变，能生成高质量UI，上下文窗口达1.5M tokens。OpenAI采取双版本策略，6月还将迎来Anthropic、Google等模型混战，模型迭代周期也在缩短。
当顶级视频模型半衰期只有 30 天，fal.ai 为什么收入反而一年增长 60 倍？
在生成式媒体技术发展背景下，fal.ai 作为生成式媒体 infra 公司迅速崛起。它通过统一 API 与云端平台提供多模态模型调用能力，2025 年收入增长 60 倍并完成融资。文章解析其如何构建护城河及对行业发展的判断。
起底“豆包手机”：核心技术探索早已开源，GUI Agent布局近两年，“全球首款真正的AI手机”
当红的“豆包手机”技术详情被证实，其助手技术基于字节自研的UI-TARS模型，该模型初代开源后引发热议，“豆包手机”用的闭源版性能更优。UI-TARS历经迭代，成果成热门开源多模态智能体。
字节、快手、小红书之后，阿班押注下一代种草要从“围观”走向“体验”
Dreamova 创始人阿班在经历字节、快手、小红书工作后创业，定位 AI 时代「体验式生活方式平台」。他认为 00 后不满足围观式种草，要自己体验。产品让用户将喜欢的生活方式一键变成体验视频，可代入调整。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
GraphQA：用自然语言对话分析图数据
图数据常见但分析门槛高，需懂算法和代码。NetworkX 算法多却复杂，普通用户难上手。GraphQA 搭建桥梁，用自然语言接口替代复杂 API，智能选算法，继承 NetworkX 优势还解决易用性问题。
Excel上微软式创新！=COPILOT()函数发布
微软CEO宣布Excel新功能`=COPILOT()`函数，可在单元格直接调用AI。它能进行文本分析、生成内容、整理数据，与计算引擎集成，结果随数据自动更新。现处测试阶段，有调用限制和版本要求。
The Btch：838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models（AFM）系列，含设备端和服务器端版本，还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别，训练有优化，测试表现有差异。此前苹果论文引争议，此次或是其重启 AI 战略之举。
这个开源模型的UI审美碉堡了~
当下流行基于大模型生成HTML源码可视化文本内容，网页审美对模型很难。早期用Claude 3.7，后有DeepSeek V3 0324等。Tesslate开源基于Qwen微调的模型，尺寸全，审美佳，想象空间大。