大语言模型（LLM）正从工具进化为“裁判”（LLM-as-a-judge），开始大规模地评判由AI自己生成的内容。这种高效的评估范式，其可靠性与人类判断的一致性，却很少被深入验证。
近年来，AI大模型在数学计算、逻辑推理和代码生成领域的推理能力取得了显著突破。特别是DeepSeek-R1等先进模型的出现，可验证强化学习（RLVR）技术展现出强大的性能提升潜力。
当你的手机突然没信号时，电信工程师在做什么？ 想象一下这样的场景：某个周五晚上，你正在用手机追剧，突然网络断了。与此同时，成千上万的用户也遇到了同样的问题。电信运营商的监控中心瞬间被数百个告警信息淹没 —— 基站离线、信号中断、设备故障…
一家名为Palabra AI 的初创公司正在开发 AI 语音翻译引擎，致力于解决教学大型语言模型(LLMs)理解多种语言这一颇具挑战性的难题。
当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
在生成式 AI 时代，全球数据总量正以惊人速度增长，据 IDC 预测，2025 年将突破 180ZB，其中 80% 为非结构化内容，传统数据分析在应对多模态信息和打破结构化数据技术壁垒方面尽显乏力，“人工找数 + 手动分析” 的模式严重抑制甚至沉没了数据价值。
网友在推特上爆料，一位Mistral离职女员工群发邮件，直指公司多项黑幕。其中最劲爆的就是：Mistral最新模型疑似直接蒸馏自DeepSeek，却对外包装成RL成功案例，并刻意歪曲基准测试结果。
xAI又一位联创官宣离职了！AlphaStar之父Igor Babuschkin发长文告别，回忆曾带队爆肝120天造出全球最强超算，老马亲自下场致谢：没有你就没有xAI的今天。
以前创投圈有句名言，叫VC/PE的尽头是放贷。这背后的逻辑非常朴素：无论任何产业都需要金融支持，而贷款是最直接、最明码标价的金融工具；与此同时，贷款又是金融服务中最依赖人力、最陈旧、最碎片化的领域之一，目前大多数提供贷款的金融机构仍然依赖孤立的系统、耗费大量人力的流程以及被动的合规方法。
一面是Meta豪掷143亿美元下注Scale AI，一面是OpenAI紧急切断合作——当全球目光聚焦硅谷之时，一家藏身首尔的初创公司悄然撕开了AI安全市场的裂口。
