近期，慕尼黑大学团队推出Nicheformer，全球首个将单细胞分析与空间转录组学融合的大规模基础模型，由超1.1亿个细胞数据训练而来。这一成果被刊登在Nature子刊Nature Methods上，且团队已经将该模型开源。
屠榜开源大模型的MiniMax M2是怎样炼成的？为啥M1用了Linear Attention，到了M2又换成更传统的Full Attention了？ 面对现实任务，M2表现得非常扛打，在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿下了第一名，20天用10万本金赚了将近三千元。
刚刚，为期两周的 AI 投资大乱斗收官。
半成品模型，已经刷下高难度数学推理测试AIME 25满分战绩。
近日，AI歌手Xania Monet凭借一首火爆的单曲登上Billboard电台榜单，成为首位登上该榜的AI艺术家，还签下了价值300万美元的唱片合约。Monet的爆火在音乐行业掀起了轩然大波，格莱美天后SZA怒批其「贬低音乐」。
你敢想，微软堆成山的GPU，只能在库房里吃灰？
视频生成快速演进的脚步仍未停歇，就在今天，昆仑万维的新动作又一次突破行业想象。
随着移动智能技术的飞速迭代，手机端聚合服务的AI“超级入口” 正成为行业竞争的新焦点——
这篇论文提出了一种颠覆性的协作模式，即通过强化学习训练一个“小模型”作为智能代理（Agent），让它自动学会如何写出完美的Prompt，一步步引导任何一个“大模型”完成复杂推理，实现了真正的“AI指挥AI”。
维基百科的「ChatBot 精神病」这一词条，诞生自今年 6 月。在过去 4 个月里，被编辑了超过 300 次，参考资料 24 条，著名案例有 TikToker、硅谷投资人、未成年用户……
大语言模型（LLM）的「炼丹师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：为不同任务、不同模型手动调整解码超参数（如 temperature 和 top-p）。这个过程不仅耗时耗力，而且一旦模型或任务发生变化，历史经验便瞬间失效，一切又得从头再来。
当我们还在调侃「AI写错代码」时，实验室里的科学家却看到它能独立完成几个小时的复杂任务。AlphaGo作者Julian罕见发声：公众对AI的认知，至少落后一个世代。最新数据更显示，AI正以指数速度逼近专家水准，2026或许就是临界点。我们，是在见证未来，还是在自欺欺人？
现代 LLM 通常依赖显式的文本生成过程（例如「思维链」）来进行「思考」训练。这种策略将推理任务推迟到训练后的阶段，未能充分挖掘预训练数据中的潜力。
AI万亿赌局，马斯克们正越来越富，但人类在集体失业？Hinton最新末日警告，科技巨头不裁员，根本赚不到钱。
大模型推理到底要不要「长篇大论」？过去一年，OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Qwen 等一系列推理模型，把「长链思维」玩到极致：答案更准了，但代价是推理链越来越长、Token 消耗爆炸、响应速度骤降。
该论文提出 FractalForensics，一种基于分形水印的主动深度伪造检测与定位方法。不同于以往的水印向量，为达成伪造定位的功能，论文提出的水印以矩阵形式出现。
早上工作的时候发现，Trae的模型列表中已经找不到Claude模型了。与此同时，行业群内、包括官方答疑群内也有不少朋友反应，自己的Trae都用不上claude。细心的朋友发现，虽然Claude模型消失了但付费用户的订阅里显示每月增加了300次的快速请求。猜测此举是对claude模型下架的一种补偿。
11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空。作为目前 AI 领域的主力训练芯片，H100 配备 80GB 内存，其性能是此前任何一台进入太空的计算机的上百倍。在轨道上，它将测试一系列人工智能处理应用，包括分析地球观测图像和运行谷歌的大语言模型（LLM）。
精彩，实在是精彩！硅谷“甄嬛传”——老马、奥特曼和llya的爱恨情仇又更新了。
昨天一大早，就发现美团开源了他们首款全模态实时交互大模型：LongCat-Flash-Omni。
是孩子该看的东西。
擎天柱靓丽演示背后，是近百号员工每日8小时，疯狂重复固定动作，擦桌子、扮大猩猩等，他们正用体力「喂饱」擎天柱。
当下的文本生成图像扩散模型取得了长足进展，为图像生成引入布局控制（Layout-to-Image, L2I）成为可能。
Transformer 语言模型具有单射性，隐藏状态可无损重构输入信息。
Qwen 团队终于在周日的晚上， 兑现了本周会更新Qwen3-Max thinking 的承诺。 而这个更新， 基本也是上周所有更新中为数不多非常期待的了。 毕竟Qwen3-Max也是Qwen整个家族里最大、最强的模型，
当用户向大语言模型提出一个简单问题，比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P？」，它却正襟危坐，开始生成一段冗长的推理链：
从豆包的「产品卡」里，可以窥见大模型对产品销售的新链路已经展开。
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
在短视频推荐、跨模态搜索等工业场景中，传统多模态模型常受限于模态支持单一、训练不稳定、领域适配性差等问题。
这两天有只企鹅在网上火到不行，不知道大家刷没刷到，穿的一本正经，但神态却贼抽象，长这样：
