你有没有发现，AI 应用生成平台们正在走向一条与大家预期完全不同的路？很多人原本以为这会是一场血腥的零和游戏，大家会在价格战中厮杀到底，最终只剩一家独大。但现实却让人意外：这些平台不但没有互相厮杀，反而开始各自寻找差异化的定位，在不同的细分市场中共存共荣。这让我想起了大语言模型市场的发展轨迹，同样出人意料，同样充满启发。
gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b OpenAI终于把开源的模型放出来了。 gpt-oss系列也是自GPT2以来，OpenAI首次开源的大语言模型。
融资10亿美元，要在开源上挑战Deepseek！ 前谷歌DeepMind成员、AlphaGo开发者创立Reflection AI，致力于开发开源大语言模型。
LangExtract 是一个 Python 库，利用大型语言模型（LLMs）从非结构化文本中提取结构化信息，基于用户定义的指令。它可以处理临床笔记或报告等材料，识别并组织关键细节，同时确保提取的数据与源文本对应。
深度研究智能体（Deep Research Agents）凭借大语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）的强大能力，正在重塑知识发现与问题解决的范式。
近年来，大语言模型（LLM）在语言理解、生成和泛化方面取得了突破性进展，并广泛应用于各种文本任务。随着研究的深入，人们开始关注将 LLM 的能力扩展至非文本模态，例如图像、音频、视频、图结构、推荐系统等。
成立仅一年的初创公司Reflection AI 正洽谈融资逾 10 亿美元，用于开发开源大语言模型，与中国深度求索（DeepSeek）、法国 Mistral 及美国 Meta 等企业展开竞争。
知名AI大模型评测Chatbot Arena放榜！阿里Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507位列大语言模型总榜第三，月之暗面Kimi-K2-0711-preview、深度求索DeepSeek-R1-0528并列为总榜第五，以开源之姿超越Claude 4、GPT-4.1等顶尖闭源模型。
在人工智能快速发展的今天，我们已逐渐习惯于让 AI 识别图像、理解语言，甚至与之对话。但当我们进入真实三维世界，如何让 AI 具备「看懂场景」、「理解空间」和「推理复杂任务」的能力？这正是 3D 视觉语言模型（3D VLM）所要解决的问题。
《Physics of Language Models（语言模型物理学）》，正是将AI研究带入“物理学范式”的项目，由Meta FAIR研究院的朱泽园概念化发起，并统筹设计。
