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“现在的AI就像1880年的笨重工厂！”微软CSO斯坦福泼冷水：别急着造神
微软首席科学官 Eric Horvitz 在斯坦福商学院演讲，称当下 AI 如 1880 年代刚用电的工厂，底层大模型与商业未契合。他指出模型概率校准不足、医疗 AI 难移植等问题，还谈及人类与 AI 协作及内容溯源等。
实测 MiniMax H3：开源“斩杀线”蔓延到视频模型圈
本文实测 MiniMax H3 视频模型，它 8 月 3 日开源，成本低至 0.5 元/秒，在编辑榜成绩佳。它定位全模态生成，能多素材输入。实测效果好，价格约为 Seedance 2.5 的三分之一，还支持原生剪辑，适配多芯片与工具。
AI领域并无真正的新想法，只有新的数据集
作者Jack Morris认为AI虽进步明显，但范式转变级突破不多。大语言模型四次关键突破底层理论早已有之，新在于数据。改变数据比调整模型或算法作用更明显，推动AI进步应找新数据，如YouTube或具身化数据。
单张显卡跑出15倍推理速度，aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色，超越部分千亿级大模型，还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。
吴恩达来信：为什么 Meta 会向 AI 工程师支付 1 亿美元薪酬
近期，Meta 因向 AI 模型开发人员提供超 1 亿美元巨额薪酬登上头条。模型扩展资本密集，薪酬占比小，且 AI 对 Meta 业务机遇与威胁并存，招聘还能获技术洞察，所以高薪合理。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，让AI“读懂人心”。其框架分三阶段，还有动态社交记忆，在多基准测试表现出色。
世界模型双冠王诞生！国产世界模型力压谷歌、英伟达等持续领跑
近日，Manifold AI 研发的世界模型 Worldscape 0.2 在 WorldArena 榜单夺冠，此前 WorldScape 0.1 也登顶 WorldScore。该模型参数规模小，进化靠 MoE 架构，展现国产世界模型实力。
Anthropic深夜叫停“无限套餐”！一份万亿Token账单，揭开AI行业烧钱的恐怖真相！
文章以Anthropic叫停‘无限套餐’为例，揭示AI行业烧钱真相。指出‘模型降价能盈利’是错觉，存在‘没人用旧模型’和‘AI Agent耗Token’两大陷阱，还给出三条破局出路。
AI集体“听不懂”！MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试，结果显示，多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平，音乐任务中所有模型表现不佳，且有显式推理能力的模型表现更优。
一个“蠢问题”改写模型规则！Anthropic联创亲曝：瞄准Claude 5开发爆款应用，最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及Claude模型意义。他指出Scaling Law源于问“蠢问题”，是推动AI进步核心动力，还给出产品构建建议，介绍Claude 4优化。