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总成本降低30倍，告别昂贵后训练，在线策略蒸馏敲开大模型后训练的未来
明星公司Thinking Machines由前OpenAI首席技术官联合创立，其研究团队提出在线策略蒸馏的LLM后训练方法。该方法结合在线策略训练与蒸馏优势，解决后训练两难困境，成本降30倍，还为持续学习和个性化打开新大门。
突发！OpenAI「掀桌」：自研推理芯片「墨西哥辣椒」跑赢英伟达
OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño（墨西哥辣椒）测试结果，它专为大语言模型推理设计，能同时提升吞吐量和降低延迟，在多模型测试中超NVIDIA系统。该芯片与Cerebras合作，计划2026年底部署。
野生DeepSeek火了，速度碾压官方版，权重开源
近日，德国AI咨询公司TNG推出的「DeepSeek R1T2」模型火了，速度比R1快20%，性能不弱于R1。它采用AoE技术，融合官方三大模型，开源且在Hugging Face开放权重，获不少人期待。
中国科学院携手全球顶尖机构发布首个十亿参数级的手术视频基础模型SurgMotion！
近日，中国科学院等全球顶尖机构发布手术视频原生基础模型SurgMotion。它依托全球最大手术视频数据集，首次突破十亿级参数，覆盖17项核心手术任务，性能卓越，还在多领域形成生态共鸣。
Figure抛弃10万行C++代码！用1000小时人类数据训练神经网络，实现全身控制基础模型
美国机器人公司Figure推出具身大脑Helix 02及家务demo。其搭载的Figure 03在厨房自主完成复杂任务，且实现端到端全身控制。新引入的System 0基于人类数据训练，替代大量手写代码，还展示多种灵巧操作。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
GitHub一周2000星！国产统一图像生成模型神器升级，理解质量双up，还学会了“反思”
智源研究院发布国产开源统一图像生成模型OmniGen 2.0版本。它增强理解与生成能力，打通多模态生态。玩法简单，技术有创新，还引入反思机制和新基准，推理效率提升，且将全面开源。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
刚刚，AI音乐被重新定义！昆仑天工甩出新王炸，拿下全球第一
如今AI神曲传播快，AI音乐或帮助作品出圈。1月28日昆仑天工发布音乐大模型Mureka V8，新模型降低创作门槛，提出AI音乐成新音乐品类概念。实测其作品出色，技术上靠MusiCoT和人声建模加持。
亏到发疯！AI编程独角兽年入2亿8，结果用户越多亏得越狠
TechCrunch调查发现，AI编程公司虽收入和估值高，但普遍亏损。其运作成本高，大语言模型调用费占大头，用户越多成本越高，且市场竞争激烈。公司尝试自研模型、被收购、降价、提价等方法扭亏。