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上市后的摩尔线程，重心从造芯变成建生态
上市刚满15天的摩尔线程在MDC 2025大会展示全栈技术成果，回应市场关注。其创始人强调生态是GPU行业核心，正构建MUSA生态体系，MUSA架构升级，还揭晓‘花港’架构及两款芯片技术路线。
独家对话 Looki 创始人孙洋：摸着自己过河
本文是对Looki创始人孙洋的独家专访。Looki L1发布后意外大火，但前期市场策略保守，未突出AI。用户使用时长超预期，产品隐私设计消除担忧。团队在供货、软件迭代等方面不断探索，商业模式也在摸索中。
视频模型也能推理，Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理，在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试，构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势，相关代码和数据集已开源。
刚刚，Andrej Karpathy放出大招：开源nanochat项目，仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目，用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元，就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广，含多训练步骤及评估体系。
T2R-Bench发布：业内首个由表格生成报告工业基准
为解决大语言模型将表格信息转化为报告的难题，研究团队提出“表格到报告”任务，构建双语基准T2R - bench，其涵盖多垂域表格，还设计评价指标体系，实验显示大模型在该基准上提升空间大。
别用AI生产垃圾内容
作者不建议用AI批量生产内容发至社交媒体，称这是博傻行为，无法建立信任实现转化。还探讨AI时代做内容出路，指出未来观众、平台和创作者会转变，创作者分AI操作员和价值整合者阵营。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
告别“炼丹玄学”：上海AI实验室推出首个大模型数据竞技场OpenDataArena
上海人工智能实验室OpenDataLab团队推出开放数据竞技场OpenDataArena，致力于将数据质量评估从“玄学”变为“科学”。它有数据评测榜单和完整可复现的数据价值验证体系，为多类需求提供解决方案，还开源了核心工具。
从捍卫者到引路人，上交&上海AI Lab提出LEGION：不仅是AI图像伪造克星，还能反哺生成模型进化？
AIGC技术发展使AI图像滥用问题严重，公众面临信任危机。上交与上海AI Lab等团队在论文中从构建数据集、设计模型、实现检测与生成统一三方面破局，LEGION能检测伪造，还可反哺生成模型进化。
拥有Github 的微软终于出手，发布一键生成全栈应用的GitHub Spark！
微软发布GitHub Spark，能以自然语言生成全栈应用并一键部署，默认用Claude Sonnet 4。它遵循微应用理念，有强大功能体系，深度集成GitHub。开发者看法不一，目前向Copilot Pro+用户开放，或改变市场格局。