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过去几年，扩散模型几乎定义了高质量图像生成：从随机噪声出发，经过多轮迭代，逐步 “雕刻” 出一张图像。但随着大语言模型席卷人工智能领域，另一条路线正迅速走到舞台中央 —— 图像，能否也像语言一样，通过自回归方式逐步生成？
AI基础设施的核心任务，已经从支撑大模型推理，转向支撑海量智能体的规模化运行与高质量Token的持续生产。
一家推翻传统网络架构的清华系创业公司，联合智谱、清华大学推出了全新的网络架构ZCube，能提升推理算力集群15%的Token产量，还能砍下约33%的网络硬件成本。近日，驭驯网络已完成智谱独家领投的数千万元融资，源合资本担任长期财务顾问。
本期Product Hunt周榜Top 1出自中国团队，AnySearch——一款AI搜索产品。过去一年，PH榜一的位置被Agent、AI IDE、大模型轮番占据，几乎没见过搜索类产品的影子。就是因为在全球开发者眼里，普通AI搜索已经很难突围了。
奖励模型（Reward Model, RM）是大语言模型对齐的核心组件，负责为模型输出提供符合人类偏好的评价信号。现有方法各有短板：标量判别式 RM 高效稳定但可解释性有限；生成式 judge 能给出判断理由，却需为每个样本生成长 reasoning，token 与延迟开销显著。
卷起来了！
我把那种号称能省 Token、要求 AI 尽量少说话的 Skill，叫做“电报体 Skill”。
前几天在 github 上有个开源项目非常的火爆，就是 甲木 × 摸鱼小李 大佬联名首发的公众号排版 Skill ，不仅是设计有美感，而且又简约清新，不到几天，就斩获了 1.9k 的 stars
一夜之间，Codex 大改版迎来风评反转。先看网友 signulll 的暴击：「你们把地球上最熟悉的 AI 产品，按自己的组织架构图重新设计了一遍。绝了。」博主 M.G. Siegler 更是直接发文，标题就叫《ChatGPT 的超级 App 简直糟糕烂透了》。他上手几个小时后的体验大概是这样的：
就在刚刚，GPT-5.6 系列正式登场，一口气发布三个型号：旗舰 Sol、均衡款 Terra，还有主打性价比的 Luna，名字分别取自拉丁语里的太阳、地球/大地和月亮。价格上，Sol 每百万 token 输入 5 美元、输出 30 美元；Terra 直接减半，2.5 美元和 15 美元；Luna 最便宜，只要 1 美元和 6 美元。