就在本月，蚂蚁集团inclusionAI团队交出了一份颇具分量的答卷——百灵大模型家族新一代开源万亿参数模型Ling-2.5-1T（即时模型）与Ring-2.5-1T（思考模型）。
不是，这才加入OpenAI几天啊，龙虾之父Peter Steinberger这波发言属实猛了些啊！在OpenAI的最新访谈中，他聊创业、聊OpenClaw、聊龙虾滥用和安全问题，那叫一个「实诚」。
随着AI即将抵达自我进化的AGI奇点和Agent泛滥的「AI繁荣」，一场更彻底的经济危机已经在迅速酝酿中：AI能力提升 → 裁员增加、工资降级 → 消费疲弱 → 企业利润被挤压 → 企业购买更多AI能力 → AI能力继续提升。所有平台层将被Agent彻底击穿，而房贷和私募基金将成为危机的加速器。
刚刚，毕业清华大学数学系，曾在Meta FAIR工作3.75年、主导过SAM与Llama多项核心工作的研究员张鹏川（Pengchuan Zhang）宣布离职。他的下一站，是来到OpenAI，投身于世界模拟与机器人学（World Simulation and Robotics）方向的研究。
硅谷曾是全球码农的「养老天堂」：下午四点的冲浪板、吃不完的零食、永远不响的手机。但到了2026年，这里只剩下一个身份：全球最昂贵的顶级血汗工厂。OpenAI和Anthropic的天才们正在用健康和家庭，给人类史上最贪婪的吞金兽——AGI，充当一次性燃料。
在他们看来，真正的胜负手不在于单点技能拉满，而在于能否在同一颗芯片里，把“训练级吞吐”和“推理级低延迟”同时做好——尤其是在长上下文、Agent循环这些更复杂的真实工作流中。
SSI-Bench是首个在约束流形中评估模型空间推理能力的基准，强调真实结构与约束条件，通过排序任务考察模型是否能准确理解三维结构的几何与拓扑关系，揭示当前大模型在空间智能上严重依赖2D信息，实际表现远低于人类。研究指出，模型需提升三维构型识别和约束推理能力，才能真正理解空间问题。
大模型的思维链越长，推理能力就越强？谷歌Say No——token数量和推理质量，真没啥正相关，因为token和token还不一样，有些纯凑数，深度思考token才真有用。新研究抛弃字数论，甩出衡量模型推理质量的全新标准DTR，专门揪模型是在真思考还是水字数。
SpeechLLM 是否具备像人类一样解释 “为什么” 做出情绪判断的能力？为此，研究团队提出了EmotionThinker—— 首个面向可解释情感推理（Explainable Emotion Reasoning）的强化学习框架，尝试将 SER 从 “分类任务” 提升为 “多模态证据驱动的推理任务”。
开工第一天，我狠狠补了假期里认为最重要的一期播客：Notion 创始人 Ivan Zhao 的访谈。这期内容在互联网上几乎没有传播，但我认为它的价值被严重低估了。 Ivan 谈到了 AI 对 Noti
