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蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
字节发布通用游戏智能体！5000亿token训练，用鼠标键盘吊打GPT-5！
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
刚刚，好莱坞特效师展示AI生成的中文科幻大片，成本只有330元
AI领域发展迅速，视频生成能力提升。百度全球首发中文音视频一体化模型百度蒸汽机2.0，实现人物口型等毫秒级同步，多版本升级且价格有竞争力。实测效果好，技术上解决难题，还开创应用驱动研发范式。
AI4Science 图谱，如何颠覆10年 x 20亿美金成本的药物研发模式
文章指出AI for Science让生命科学与数字互联网融合，加速科学发现。以四象限为框架，梳理了Biology Foundation Model、AI Scientist等玩家，介绍相关模型和公司，展示其对药物研发流程的重塑。
一篇论文改写AI科研评价规则！中国公司拿出实践数据，双榜第一、成本更低
今年科技巨头入局AI4S，想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本，在评测中表现优异，沉淀闭环数据。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。
8 个月做到 1 亿美元 ARR，Lovable 增长负责人：免费用户不是成本，是营销渠道
Lovable增长负责人Elena Verna分享产品增长经验，指出增长团队核心是解决分发问题，PLG概念被过度炒作，传统增长策略失效，应把免费产品当营销预算，还给出未来增长的8个关键策略。
Apple发布新SOTA Manzano：混合Tokenizer破解多模态统一难题，理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广，但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型，用混合视觉标记器降低任务冲突，结构简单可扩展，在多基准测试达SoTA水平，还展示图像编辑潜力。
奥特曼预告ChatGPT新产品！Pro会员也要额外收费，这次不计成本投入算力
OpenAI已花160亿美元租计算资源，还计划未来五年额外支出1000亿租备用服务器。2024 - 2030年将砸3500亿用于服务器租赁，2030年研发投入近收入50%。奥特曼预告未来几周有计算密集型新产品，部分对Pro用户额外收费。