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北大校友，OpenAI前安全副总裁Lilian Weng最新万字博客文章：Why We Think

北大校友Lilian Weng新发布万字博文《Why We Think》，系统梳理让AI模型‘多想一会儿’的前沿方法及逻辑，深入剖析多种机制突破AI性能瓶颈的理论、技术与进展，还提出一系列待解决的开放性问题。

从今年7月起，微软为各业务部门设「AI Token预算目标」，将GPT - 5.6设为内部默认模型。此前Tokenmaxxing风靡硅谷，如今大厂纷纷收紧AI使用，微软是最后跟进者之一。

文章提出 AgentVista 评测基准，含 209 道任务，横跨 7 大领域 25 个子方向。评测 14 个主流模型，最强的 Gemini - 3 - Pro 准确率仅 27.27%，揭示多模态 Agent 在视觉理解、工具调用等方面挑战大。

NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。

现在的 ASR 模型处理长音频存在断章取义、说话人错乱等问题。微软开源 VibeVoice-ASR，可一次性处理 60 分钟音频，实现“三位一体”输出，补齐 VibeVoice 生态，还介绍了特点、架构、使用方法与应用场景。

Node.js之父Ryan Dahl和Redis之父Salvatore Sanfilippo都认为人类手写代码时代落幕，AI编程已广泛应用。不过，大佬们强调程序员不会失业，他们的工作会从写代码转为提需求。

谷歌母公司Alphabet股价周一大涨，市值首破3万亿美元，成全球第四家达此成就的公司。近期谷歌反垄断案落定避免拆分，且其模型表现优异，驱动多业务转型，投资者信心大增。

如今AI时代，软件竞争不再只看能否正常工作，产品品味成关键。文章指出品味是经长期训练的直觉，还给出培养方法，如接触优秀作品、思考喜好原因、大量练习并寻求反馈。

微软亚洲研究院提出全新语音生成模型 VibeVoice，采用 next - token diffusion 机制，能将文字脚本转为最长 90 分钟、最多 4 人对话的高质量播客音频，在多方面有显著优势，未来潜力大。

总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型，包括预训练和微调版本。它输入输出能力强，架构独特，在多基准测试领先，支持工具调用，多家服务商已集成。