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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。
终于在国产AI上看到了Opus的影子｜GLM-5深度实测
作者起初怀疑GLM - 5称对标Claude Opus 4.6、定位“系统架构师”的说法，但实测后改观。通过宝可梦策略助手、降噪网站沉浸式交互、求职招聘双边匹配三个测试，展现其系统规划、执行、纠错等能力，像真正架构师。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
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。
1.5B参数！支持本地实时语音转录
Liquid AI发布首个端到端音频基础模型LFM2 - Audio - 1.5B，参数1.5B，能在本地设备处理高质量端到端音频任务。它是统一多模态模型，支持两种生成策略，多种应用场景，虽仅支持英文但性能出色。
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。
中国AI云的领航者：阿里云栖大会背后的战略重塑与价值重估
本文围绕阿里云栖大会，剖析阿里巴巴战略转型。其向“AI驱动，公共云优先”迈进，市场低估其AI云潜力。大会展示愿景、降价策略与生态布局，从资本、公共云、全栈技术构建优势，虽短期财务承压，长期增长可期。
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。