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企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
继宇树后，唯一获得三家大厂押注的自变量：具身模型不是把DeepSeek塞进机器人
2026 开年，自变量机器人获字节、红杉 10 亿融资。自变量认为具身智能不是 AI 模型应用，需“生于物理世界、用于物理世界”的基础模型，其有自研成果，还开源模型组织黑客松。
OpenAI Astra被曝引入「循环深度」能力飙升！安全专家坐不住了
OpenAI 最强新模型 Astra 或即将发布，它是首个达「关键级」网络安全能力门槛的模型，在测试中表现优异。《The Information》爆料其用「循环深度」技术，能力提升但引发安全专家担忧，该技术可使模型内部计算增多，思维链监控或失效。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
阿里开源Qwen3-Coder-Next，80B参数仅激活3B的MoE顶尖编程助手
阿里开源小型MoE代码模型Qwen3 - Coder - Next，总参数量800亿但仅激活30亿参数，在代码生成等任务表现出色。团队构建训练技术栈解决数据匮乏，模型训练分阶段，多领域专家模型能力整合，基准测试性能强劲。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
Altman 嘲讽 Meta 挖走的不是顶尖人才，OpenAI 高管首曝内幕：ChatGPT 如何让我们一夜“封神”
AI 领域人才抢夺激烈，Meta 招募 AI 人才触动 OpenAI。OpenAI CEO Altman 嘲讽 Meta 没挖到顶尖人才，还透露正评估薪酬。同时，OpenAI 播客揭秘 ChatGPT 幕后，包括名称由来、传播、内部辩论等，也谈到模型问题及应对。
从网页截图到精准复刻只需30秒：这个新模型刷新了我的认知
智谱AI发布GLM - 4.6V系列模型，是首个支持工具调用的视觉模型。作者对其进行7个场景测试，如识别鸟类、分析赶海地点等，展现出不错性能。该模型速度快、开源，有优势也有小问题，适合开发者和普通用户。
硅谷大佬带头弃用 OpenAI、“倒戈”Kimi K2！直呼“太便宜了”，白宫首位 AI 主管也劝不住
硅谷正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且成本低。节目中还探讨中美开源模型现状等。
4B小模型数学推理首超Claude 4，700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方，让4B模型数学推理能力超商业大模型，且Polaris-4B可在消费级显卡部署，相关内容已全部开源。