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24B模型编程超DeepSeek全家桶，32G内存苹果电脑就能跑，专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral，参数24B，能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出，针对真实GitHub Issue训练，在SWE - Bench Verified测试中表现出色，还可与All Hands AI框架配合。
DeepSeek-V3再发论文，梁文锋署名，低成本训练大模型的秘密揭开了
DeepSeek 发布围绕 DeepSeek-V3 的技术论文，从硬件架构和模型设计双重视角，探讨实现经济高效的大规模训练和推理的方法。介绍了 DeepSeek-V3 的创新设计，如 DeepSeekMoE 架构、MLA 架构等，还给出未来硬件架构设计建议。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩，下一代已进入制造阶段
8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。
六个Agent 项目，五个半停留在试点：企业AI 落地到底卡在哪？
这篇文章围绕企业级 AI 落地困境展开，讲述一家制造企业六个 AI Agent 项目多数停留在试点的现象。介绍了「2026 奇点智能产品大会」上，白鸦、张帆等嘉宾从不同角度探讨企业 AI 从‘能用’到‘好用’、从‘辅助’到‘决策’的方法。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
模型之上，才是真正的资产
微软CEO萨蒂亚·纳德拉在《没有生态的前沿，立不住》中提出，每家公司未来要构建人力资本与Token资本。强调Token资本构建靠学习闭环，还提出检验公司是否拥有Token资本的方法，呼吁避免价值集中到少数模型公司。
deepseek v4.1？ 梁圣的端午礼物突袭。
群里小伙伴称deepseek官方灰度新模型，手机和web端Flash模型思考模式大变，典型bug修复。测试发现幻觉严重，知识库截止大概25年6月。同时，deepseek获500亿首轮融资，梁文锋自掏200亿，投资方无投票权，五年锁定期。
阿里财报+96%是假象：扒开数据，真利润只剩8600万
5月13日盘前阿里发布2026财年Q4财报，主流标题称净利润同比增96%，股价盘前一度涨7%。但经分析，扣掉投资浮盈后真利润仅8600万。文章还给出财报分析方法、释放的关键信号及投资建议。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。