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对话原力灵机周而进：模型2.4B就够用，关键是“具身原生”；能闭环才是最高效方法
原力灵机推出首个具身原生模型产品DM0，仅2.4B参数，却能支撑实时处理画面与真机进化。其合伙人周而进称要走具身原生路线，还介绍了数据采集、模型训练等多方面内容及公司发展规划。
劈柴哥和哈萨比斯亲自站台！谷歌世界模型Project Genie刷屏，幕后团队揭秘60秒不是极限，内存是巨大约束
谷歌发布世界模型原型 Project Genie，用一句话或图就能生成可玩交互的实时虚拟世界，由劈柴哥和哈萨比斯站台。它基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 构建，解决了世界模型长期以来的短板，目前处于实验阶段。
参数破万亿！阿里Qwen3-Max-Thinking发布，编程能力“踢馆”Gemini与Claude
阿里发布总参数超万亿的Qwen3 - Max - Thinking，预训练数据规模达36T Tokens。在多项权威测试中表现优异，能与顶级闭源模型竞争。引入两项核心创新，千问App等已上新，网友认可其能力与更新速度。
OpenAI被曝瞄准AI音乐赛道商业化，Suno首当其冲
据悉，OpenAI已和艺术学院合作许久，不久将进军AI音乐。它正与茱莉亚学院学生合作标注乐谱用于模型训练，还可能探索To B市场。此前OpenAI就有音乐模型尝试，此次或因Suno盈利佳而重拾音乐梦，Suno恐受冲击。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
2025 的企业 AI 市场， Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础，Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力，还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。
无招回归后的钉钉 AI 重构：姿势尚显笨拙，但方向更对了
过去一年多科技行业进入AI泡沫阶段，多数产品只是+AI微创手术。钉钉发布8.0版本，推出钉钉One、AI搜问等新产品。无招想从旧范式向AI原生范式迈进，虽部分产品尚显不足，但方向值得鼓励。
究竟会花落谁家？DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片
近期，DeepSeek发布V3.1新模型，采用全新混合推理架构，在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8，或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8，未来国产大模型或针对其专门优化。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。