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Sam亲自泼冷水，GPT-5意外失手：我们对AI的期待，是否已被整个行业误判？
科技行业集体转向 AI，高管强调其变革性，可 OpenAI 的 Sam Altman 却泼冷水，提醒投资者高估回报。文中围绕‘AI 是否放缓’展开讨论，还分析了 GPT - 5 发布遇冷原因、AI 对就业影响等，指出 AI 发展多且快，未来潜力巨大。
硅谷精英放弃生娃！MIT女记者揭秘：人类只是AI垫脚石，世界很快就毁灭
华人女记者Karen Hao出版《AI帝国》，揭露OpenAI背后隐秘真相。书中提到部分AI行业技术高管因认为世界不久将不复存在而选择不育，还讲述了AI带来的诸多问题，如资源消耗、道德困境等，也指出AI公司拒绝承担现实成本。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。
AI 基础知识从-1到0.1：带你走进机器学习的世界
文章沿着AI发展脉络，从Seq2Seq到GPT模型，深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念，涵盖人工智能、机器学习等定义，还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容，最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。
开源DeepSeek R1增强版：推理效率快200%，创新AoE架构
德国TNG公司开源DeepSeek R1增强版DeepSeek - TNG - R1T2 - Chimera，基于三大模型混合开发，采用创新AoE架构，推理效率比R1 - 0528快200%，成本大减，在主流测试中性能更好。还介绍了AoE架构构建子模型方法。
小红书开源大模型dots.llm1，初次出手，小有惊艳！国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1，这是142B参数的MoE模型，仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大，训练效率高，数据处理精细，训练稳定，获国外网友高度关注。
准确回答视频细节！11B模型挑战视频理解「证据级」任务，开源可商用
近日，复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系，有六项证据级能力，架构设计独特，采用Apache2.0开源许可。
o1 核心作者 Jason Wei：理解 2025 年 AI 进展的三种关键思路
前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后，在斯坦福大学AI Club演讲，提出理解2025年AI发展的三个核心思想：验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务，智能成本会趋近零，且各任务发展不均衡。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
AI 的下一个战场：端侧模型崛起
大模型退烧，小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果，英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔，但技术含量不低，面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕，其 MiniCPM 系列不断迭代，还在多领域落地。