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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。
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。
作为一个接过Aha单的YouTube博主，我来聊聊这个AI产品
文章指出当下AI Agent分化为通用型、生活服务型、开发者工具型和垂直行业型四类。以Aha为例，介绍其作为达人营销垂直Agent平台，在筛选达人、匹配合作、保障安全等方面的优势，还分析了适用与不适用的产品情况。
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。
nano-banana已登陆AI studio 和 Gemini ？果真是谷歌的gemini-2.5-flash图像预览版。。
作者分享玩AI视频创作的经历，介绍神秘AI图像生成和编辑模型Nano - Banana，它在LMArena平台出现，被猜测与谷歌新一代图像模型相关，功能出色。还体验了谷歌aistudio更新的gemini - 2.5 - flash - image - preview，认为其不如nano - banana。
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。