一般人和 ChatGPT 聊天时，往往不会在意要不要讲究礼貌。但来自爱荷华大学的一项最新研究显示：即便回答内容几乎相同，对 ChatGPT 粗鲁无礼也会让你花费更高的输出成本。
从“在线训练”到“离线建图”，扩散模型速度再突破！
随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力，如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程，已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而，现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动；同时，不同层面的归因（如 token、模型组件或表示子空间）通常依赖各自独立的特定方法，缺乏统一且高效的分析框架。
导读 过去两年，小语言模型（SLM）在业界备受关注：参数更少、结构更轻，理应在真实部署中 “更快”。但只要真正把它们跑在 GPU 上，结论往往令人意外 —— 小模型其实没有想象中那么快。
对于谷歌（Google）而言，刚刚过去的一周可以看作其人工智能战略转型的关键节点。随着 Gemini 3 的正式发布，以及名为 Nano Banana Pro 的新模型在社交媒体与开发者社区中迅速走红，这家科技公司正在重新找回自己在 AI 领域的节奏与底气。
在大语言模型（LLM）的研究浪潮中，绝大多数工作都聚焦于优化模型的输出分布 —— 扩大模型规模、强化分布学习、优化奖励信号…… 然而，如何将这些输出分布真正转化为高质量的生成结果 —— 即解码（decoding）阶段，却没有得到足够的重视。
首次将GUI Agent模型与完整配套基建同步开放，支持手搓党一键部署！这就是阶跃星辰刚刚开源的GELab-Zero。其中4B版本的GUI Agent模型在手机端、电脑端等多个GUI榜单上全面刷新同尺寸模型性能纪录，取得SOTA成绩。
近日，腾讯优图实验室联合华东理工大学、北京大学等研究团队在A生成图像检测（AI-Generated Image Detection）泛化问题上展开研究，提出Dual Data Alignment（双重数据对齐，DDA）方法，从数据层面系统性抑制“偏差特征”，显著提升检测器在跨模型、跨数据域场景下的泛化能力。
本文第一作者为刘禹宏，上海交通大学人工智能专业本科四年级学生，相关研究工作于上海人工智能实验室科研实习期间完成。通讯作者为王佳琦、臧宇航，在该研究工作完成期间，均担任上海人工智能实验室研究员。
a16z 指出：“模型开发的进展正在简化整个基础设施栈，使得语音智能体具备更低延迟和更高性能。这一提升主要出现在过去六个月内，得益于新一代对话模型的出现。”基于这些趋势，Deepgram 与 Opus Research 合作开展的《2025 语音 AI 状况调查报告》，基于 400 位商业领袖的洞察，涵盖十多个行业，分析了语音 AI 的应用现状与关键特性。
