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Google 在 AI 竞赛中如何从落后到反超的故事
本文讲述 Google 在 AI 竞赛中从落后到反超的历程。曾因傲慢错过先机，ChatGPT 问世后 Google 陷入恐慌，后通过创始人回归、团队合并、召回人才等举措，让 Gemini 模型多项指标超越 ChatGPT，实现逆袭。
谢赛宁REPA得到大幅改进，只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究，发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA，代码不到4行，能提升REPA收敛速度，在多方面表现出色。
谷歌杀入诺奖神殿，两年三冠五得主！世界TOP3重现贝尔实验室神话
2025年谷歌关联科学家再获诺贝尔物理学奖，使其两年内收获三项诺奖、五位得主。此前2024年已有三位相关科学家获奖。谷歌成继贝尔实验室与IBM后，最具「诺奖基因」的科技企业。
字节Lynx：从单张图像生成高保真个性化视频
字节推出高保真个性化视频生成框架Lynx，基于开源的Diffusion Transformer，引入ID - adapter和Ref - adapter，在基准数据集表现优异，能平衡身份保真度等，还可拓展至多模态和多主体。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 落地挑战大，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系，投入可能打水漂。掌握相关要素，才能让 AI 代理落地应用，提升企业数据智能化效率。
OpenAI高管自爆：Scaling不死，GPT-5「双轴训练」撕开智能天花板
OpenAI首席运营官Brad Lightcap在对话中揭秘GPT-5，其能自主判断是否深度推理再作答，体验全面升级。训练方式有后训练，Scaling Law仍成立，未来从两轴改进。还探讨了AGI、应用场景等。
刚刚，OpenAI神秘新模型斩获IMO 2025金牌！攻克奥数巅峰，硅谷沸腾
OpenAI用全新通用推理模型夺下IMO 2025金牌，解出5道题狂揽35分，远超此前Gemini 2.5 Pro的13分。此或意味着其研发出颠覆性推理技术，告别CoT，且模型未针对IMO训练，有持久创造性思维。
苹果向英伟达生态妥协了！MLX框架主动适配CUDA
苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架，主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导，且生态强大，苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择，也避免侵权。
Claude Code 通过流式 HTTP 获得对远程 MCP 服务器的支持
Anthropic在Claude Code中引入对连接远程MCP服务器的支持，开发人员无需手动本地服务器设置就能集成外部工具和资源，还支持通过HTTP或SSE的OAuth 2.0进行身份验证，不同人对此功能看法不一。