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给你一套框架，理解AI时代
作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景；价值链是供给驱动，供给侧突破创造新需求；竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。
3D重建的惊人进展：多所世界名校联合发布论文，告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文，回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类，研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒，带来速度和泛化能力的提升，解锁新应用，但也面临挑战。
Claude团队用Qwen测试全新训练方法
Anthropic最新研究提出中训练（MSM），在预训练后、后训练前给AI立规矩。实验显示，新增MSM能让通义千问两款32B大模型失准率大幅下降，还能精简微调数据。MSM与对齐微调结合，可提升模型泛化能力。
多模态AI黑马刷榜后再造神器：一个产品搞定图片视频播客生成，自带百种特效，大牛梅涛团队出品
AI大牛梅涛创立的智象未来公司推出vivago2.0（智小象AI），支持图片、视频、播客生成，有上百种特效模板，生图还能自动优化prompt。其依托HiDream - A1，结合HiDream - I1和HiDream - E1能力，团队技术实力强且融资顺利。
小扎万字檄文炮轰硅谷，Meta重磅开源30B小钢炮！一台MacBook就能跑
Meta发布全新30B大模型Muse Glimmer并开源，用4-bit量化等技术让其能在本地设备运行，有五大核心超能力且采用Apache 2.0协议。同时，Meta CEO小扎发表万字檄文暗讽OpenAI等，抨击AI末日论等观点。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally：预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上，NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容，分享对未来AI的看法与见解。
不可思议！400B大模型在iPhone上跑起来了
一个跑在 iPhone 17 Pro 的 A19 Pro 芯片上的 400B 大模型 Qwen3.5 - 397B - A17B 引发关注。这源于 Flash - MoE 开源项目，它摒弃现代 AI 框架，回归底层开发，实现消费级硬件上大模型交互级速度运行。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
GPT-5两周内发布，内测猛料流出？GPT-6或已开始训练，奥特曼剧透百万GPU
有爆料称GPT-5将在两周内发布，是多模型组成的系统，含「路由器」，GPT-6已在训练。奥特曼称年底将增超百万GPU，有人看好GPT-5，也有人认为它可能只是路由器。此外，OpenAI有十名员工拒小扎3亿天价offer。
小模型大作为！微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来，“参数越大，能力越强”成行业共识，但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本，在多项测试中超越头部大模型，还提出SSP框架和MGPO算法。