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Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
Telegram创始人搞了个狠活：100%隐私的去中心化AI网络
Telegram创始人帕维尔·杜罗夫推出专注机密AI计算的去中心化网络Cocoon，或终结中间商垄断。它基于TON区块链，有三层架构，四步完成AI查询，但面临延迟和竞争挑战，未来将采用DAO治理。
探索文本压缩极限！C3纯文本压缩pipeline：20倍压缩解码准确率98%
DeepSeek团队的DeepSeek - OCR技术引发关注，研究者重新审视视觉压缩路径后提出C3技术。C3采用纯文本压缩管道，实验表明其压缩精度远超DeepSeek - OCR，还具独特遗忘模式，代码模型均已开源。
Nano Banana Pro最全解析，设计师和开发者都用得上，附官方提示指南
Nano Banana Pro基于Gemini 3 Pro构建，将逻辑推理能力注入像素生成，解决画面准确性、逻辑性问题。它在多方面实现飞跃，应用广泛，谷歌还给出提示词使用技巧，但在部分处理上仍有提升空间。
RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer，加速像素压缩到语义提取
近期，RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE，结合 RAE 与 VAE，能加速模型收敛、提升生成质量，展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。
上交×蚂蚁发布 DiagGym：以世界模型驱动交互式医学诊断智能体
上海交通大学与蚂蚁集团等团队提出新训练框架，构建面向医学诊断的世界模型DiagGym，训练诊断智能体DiagAgent，还设计评测基准DiagBench。实验显示该框架下的智能体表现优于先进模型，代码等已开源。
Nano Banana 2突然现身！能画公式解数学题，监控画面都能伪造
Nano Banana 2代以预览版现身第三方网站，后被移除。其能力远超1代，能处理复杂提示，可生成复杂UI、解数学题甚至伪造监控画面。谷歌正将Nano Banana整合进核心产品生态。
具身智能一步踏入Scaling Law！10B+基础模型，27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0，参数量10B+，专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law，能力可扩展，有和谐推理等特性，在多方面有突破，成果备受赞誉。
20岁辍学生用AI帮人记笔记，半年做到500万用户，年入百万美元
Turbo AI是一款主打课堂场景的AI笔记应用，由两位20岁大学辍学生创立。过去半年用户从100万飙到500万且盈利，仅融资75万美元。它功能丰富，但也有被指是GPT套壳、价格贵等问题。
无VAE扩散模型！ 清华&可灵团队「撞车」谢赛宁团队「RAE」
清华大学智能视觉团队和快手可灵团队联合推出《Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder》，提出 SVG 框架，用预训练视觉特征编码器替代传统 VAE，解决了传统「VAE + Diffusion」范式的效率与通用性痛点。