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阿里巴巴 Z-Image 团队联合香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港中文大学等机构提出 D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），首个针对少步扩散模型的在线策略自蒸馏框架。D-OPSD 无需奖励模型、无需成对偏好数据，
Anthropic 将 Agent SDK 用量从订阅中剥离，按 API 零售价另给固定额度。重度用户的可用量缩水近十倍。同一周，OpenAI 向企业用户推出 Codex 两个月免费迁移。ASI 决赛圈的第一场定价战，开打了。
这款 AI 工具名为 RetinaMind，利用视网膜图像训练 AI 模型，以百分比形式呈现对视网膜图像的置信度，通过这样的方式在疾病早期对 ASD 以及 ADHD 进行识别和诊断，准确率达 89%。不仅如此，该工具还可以帮助分析疾病基因机制（如 ABCA4）的潜在变化。
随着大模型参数规模持续扩大，推理成本已经成为生产级 LLM 服务的核心瓶颈。投机解码（Speculative Decoding, SD）通过「小模型 draft + 大模型 verify」的方式，将多个候选 token 放到一次目标模型前向中并行验证，从而缓解自回归解码的串行瓶颈。
就在今天，OpenAI 的 Codex 团队开发者体验工程师 Jason Liu 发推公布了一个「小而有爱」的项目：OpenAI 官方推出了命令行界面工具 openai-cli，开发者只需在终端敲下一行命令，即可直接与 OpenAI 的最新模型深度交互，打破了过去SDK的限制。
AI 产品出海，很多团队最先关注的是获客和增长，但真正开始变现时才会发现：支付，不是简单接一个 SDK 就能搞定的事情，甚至会关乎到之后产品收入是否能高效、稳定增长。
就在刚刚，Agents SDK迎来一次彻底的架构重写。原生harness、原生沙盒、Codex级的文件系统工具，外加七家头部沙盒厂商一键接入。3月初，GPT-5.4带着原生computer use（计算机使用）高调登场时，开发者就已经吐槽过一件事。
在大语言模型推理领域，虽然「推测解码」（Speculative Decoding，SD）已成为加速生成的标准配置，但它依然存在一个致命弱点： drafting（草拟）和 verification（验证）之间必须串行进行。
域名圈再迎里程碑式交易！据Sedo官方爆料，机器人核心域名 Bot.ai 以120 万美元（约合人民币 870 万元）成交，直接打破此前 wisdom.ai 创下的 75 万美元.ai 域名最高交易纪录，也再次引爆机器人+AI 赛道的数字
UCSD团队推出AIBuildAI智能体，无需编程，仅用自然语言描述任务，即可自动设计、编码、训练、调参并优化AI模型，分工协作，端到端完成AI开发。在OpenAI MLE-Bench测试中，AIBuildAI以63.1%的获奖率位居第一，性能媲美人类专家，推动AI开发迈向全自动化新时代。