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奥特曼摊牌：别再比模型跑分了，苹果才是真宿敌
2025年模型发布密集，但方向一致在补短板，更像基础设施建设。2026年各玩家或集体解锁，真正换代要让AI成文明基础设施。奥特曼称OpenAI长期对手是苹果，还拉Jony Ive造秘密设备。
谷歌重回铁王座！Gemini 3吊打GPT-5，奥特曼发信承认技不如人
谷歌携Gemini 3和Nano Banana Pro强势回归AI王座，连奥特曼都承认谷歌「反超」。谷歌逆袭原因多样，创始人布林回归打破「大公司病」，CEO劈柴推动「AI优先」，还有自研TPU提供算力保障。
何恺明改进了谢赛宁的REPA：极大简化但性能依旧强悍
扩散生成模型在建模复杂数据分布表现出色，但与表征学习领域关联不大。谢赛宁团队提出REPA，不过较麻烦。何恺明团队提出Dispersive Loss，简化且性能强，无需预训练等，适用于多种模型。
我用 AI 翻译的三个阶段：提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
作者分享近 2 年 AI 翻译经验，将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代，介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别，还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等，给出解决一致性问题等方法。
Google 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite：每秒 363 tokens，百万 token 只要 $0.25
Google发布Gemini 3.1 Flash-Lite，输出速度达363 tokens/秒，比上一代快45%，首个token响应快2.5倍。价格降低，输入$0.25/百万tokens，输出$1.50/百万tokens。跑分不错，还有动态思考功能，支持多模态输入。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
“像把大象塞进冰箱一样困难”，端侧大模型是噱头还是未来？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播聚焦端侧大模型，探讨其落地挑战与破局思路。专家指出端侧部署有隐私、可用性等优势，但面临内存、精度等难题。华为、支付宝等分享方案，还探讨应用场景、商业模式及未来趋势。
字节跳动发布Seed 2.0系列模型，数学能力超越GPT-5.2 High
字节跳动Seed团队发布Seed 2.0系列模型，含Pro、Lite和Mini版。该系列在数学、代码、多模态理解等方面表现出色，价格优势明显，但在编程、事实准确性上与部分竞品有差距，已开放API。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
OpenClaw中国行北京站落幕，3万人围观养虾，本周12城活动继续
2026年3月21日，OpenClaw中国行首站北京站举办，近200名开发者参与，3万多人次在线围观。活动承诺30分钟跑通AI应用，多位嘉宾分享使用经验与见解，还设置开放麦环节。本周末将登陆12城继续活动。