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硅谷开启预防式裁员！AI还没替代，先裁50%做准备，股价还能大涨17%
推特创始人杰克·多西领导的Block一次性裁掉近半员工，约4000多人。理由是预见AI强替代性，小团队更高效。此决策获市场积极反馈，股价涨17%，后续或有科技公司效仿。
Win版Claude Cowork杀疯了！140元雇个全职AI员工，全网首测真香
昆仑万维推出天工Skywork桌面版，专为Windows打造，能调用Claude和Gemini。实测显示，它可高效分类文件夹、提取图片、生成报告等。相比Claude Cowork，其在生态、视觉、模型等方面有优势，还降低了办公门槛。
BLIP3-o统一图像生成与理解，多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成，提升生成质量与效率。它融合自回归和扩散模型，采用CLIP + Flow Matching架构等。经训练，在图像理解和生成任务表现佳，指令微调效果显著。
最强3B「小钢炮」，代码数据全公开！推理随意开关，128k超长上下文
Hugging Face推出30亿参数模型SmolLM3，支持128k长上下文，训练等全链路开放。它在架构、数据混合策略等多方面优化，性能超Llama3.2 - 3B等，还公开双模式指令模型构建方案。
763亿港元，大模型公司最大规模IPO！MiniMax登陆港交所，开盘前大涨50%
MiniMax正式在港交所主板挂牌上市，股票代码“00100”。此次全球发售约3358万股，募资约55.4亿港元。市场认购热烈，早盘一度涨幅超50%，市值突破763亿港元。其技术多模态齐发，组织高效，为行业提供新样本。
通用的dLLM开发框架，让BERT掌握扩散式对话
扩散式语言模型（DLM）因缺乏易用框架和训练成本高受限。伯克利与UIUC团队基于dLLM框架，让BERT学会对话，证明‘离散扩散 + 轻量级指令微调’可赋予BERT强生成能力，还开源全流程代码。
重新定义检索！一款真正“跨模态”的 RAG 模型来了！用音频搜视频、文本找音乐！
传统RAG有速度慢、细节丢失等问题。Vidore开源的ColQwen - Omni 3B多模态RAG模型，支持跨模态检索，能直接处理音视频原始数据，保留细节，检索速度快，还具备轻量高效等特性，适用于多场景。
挺搞笑，MiniMax模型就是不认识「马嘉祺」
网友发现 MiniMax 模型不认识「马嘉祺」，不同接口和平台均能稳定复现。这或因训练数据清洗和分布问题，使特定词汇生成异常。论文指出 tokenizer 机制缺陷或致模型异常，问题不会随参数规模增大消失。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
惊艳！GitHub 开发者一键接入！4.2k star 项目 Champ，用一张照片秒变动画
Champ项目致力于从一张静态人物图生成人体动画，将3D参数化人体模型引入扩散模型。它解决了传统动画效果不真实等痛点，有诸多核心功能，技术优势明显，在多领域有高应用价值。