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当美国巨头如Google、OpenAI 和 Anthropic 竞相开发支撑其 AI 产品的大型语言模型时，Sakana AI、Mistral AI、DeepSeek 和 AI21 Labs 等初创公司正凭借为特定地区、行业或独特功能设计的专业模型开辟自己的细分市场。
近日，微博正式发布首个自研开源大模型VibeThinker，这个仅拥有15亿参数的“轻量级选手”，在国际顶级数学竞赛基准测试上击败了参数量是其数百倍的、高达6710亿的DeepSeek R1模型。
本周，美国具身智能创业公司 Physical Intelligence（简称 PI 或 π）发布了旗下的最新机器人基础模型 π*0.6。PI 是一家总部位于旧金山的机器人与 AI 创业公司，其使命是将通用人工智能从数字世界带入物理世界：他们的首个机器人通用基础模型名为 π₀，让同一套软件控制多种物理平台执行各类任务。
AI Agent 在处理复杂任务时经常“掉链子”。你刚告诉它的信息，它很快就忘了。给它的工具越多，它反而越混乱。这不是个例。
是金山派来的猴子，复杂文档解析有救了！
今年 2 月，月之暗面提出了一种名为 MoBA 的注意力机制，即 Mixture of Block Attention，可以直译为「块注意力混合」。
如果多个大模型能读懂彼此的想法，会发生什么？
单Transformer搞定任意视图3D重建！
当我们谈论大型语言模型（LLM）的"强化学习"（RL）时，我们在谈论什么？从去年至今，RL可以说是当前AI领域最炙手可热的词汇。
最近，小编注意到一位全栈工程师 Rohith Singh 在Reddit上发表了一篇帖子，介绍他如何对四个模型（Kimi K2 Thinking、Sonnet 4.5、GPT-5 Codex 和 GPT-5.1 Codex）进行了实测。