今年 8 月，GPT-5 发布，其在多个任务和基准上都表现卓越，但几乎和人世间的所有事物一样，并不是所有人都满意。尤其是 GPT-5 发布后「OpenAI 移除 ChatGPT 中模型选择器」的做法更是备受诟病（尤其是移除了情感表达更佳的 GPT-4o），甚至引发了诸多用户的「网上请愿」，详见我们的报道《用户痛批 GPT-5，哭诉「还我 GPT-4o」，奥特曼妥协了》。
百度杀入 AI 视频生成赛道后，就一直加班加点卷个不停。 7 月初，百度第一次正式官宣蒸汽机 1.0 模型，以极致指令遵循能力惊艳亮相；8 月底，百度又发布全球首个中文音视频一体化模型百度蒸汽机 2.0，实现生成视频中人物口型、表情、动作的毫秒级同步。
当所有人还在为参数内卷时，智能体真正的决胜点已经转向了速度与成本。浪潮信息用两款AI服务器直接给出了答案：一个将token生成速度干到10毫秒以内，一个把每百万token成本打到1元时代。
结合RLHF+RLVR，8B小模型就能超越GPT-4o、媲美Claude-3.7-Sonnet。陈丹琦新作来了。他们提出了一个结合RLHF和RLVR优点的方法，RLMT（Reinforcement Learning with Model-rewarded Thinking，基于模型奖励思维的强化学习）。
老天奶，奥特曼对GPT的谈论，都跨越好几代来到GPT-8了！最近他在一档节目上，和量子计算奠基人戴维・多伊奇（David Deutsch）展开对话，针对两人存在分歧的“AI能否发展为具备意识的超级智能”议题，奥特曼搬出GPT-8来试图说服多伊奇：
明星创业公司Thinking Machines，第二篇研究论文热乎出炉！公司创始人、OpenAI前CTO Mira Murati依旧亲自站台，翁荔等一众大佬也纷纷转发支持：论文主题为“Modular Manifolds”，通过让整个网络的不同层/模块在统一框架下进行约束和优化，来提升训练的稳定性和效率。
最近，一家叫 Numeral 的公司刚刚完成了 3500 万美元的 B 轮融资，由 Mayfield 领投，Benchmark、Uncork Capital、Y Combinator 和 Mantis 参与。这轮融资距离他们今年 3 月完成的 1800 万美元 A 轮仅仅过去了 6 个月，公司估值已经达到 3.5 亿美元。
在大模型训练时，如何管理权重、避免数值爆炸与丢失？Thinking Machines Lab 的新研究「模块流形」提出了一种新范式，它将传统「救火式」的数值修正，转变为「预防式」的约束优化，为更好地训练大模型提供了全新思路。
开源框架实现100%可复现的稳定RL训练！下图是基于Qwen3-8B进行的重复实验。两次运行，一条曲线，实现了结果的完美重合，为需要高精度复现的实验场景提供了可靠保障。这就是SGLang团队联合slime团队的最新开源成果。
来自德国癌症研究中心（DKFZ）、欧洲分子生物学实验室（EMBL）、哥本哈根大学等机构的研究团队开发了一款名为Delphi-2M的AI医疗大模型。该模型能通过分析用户的医疗记录和生活方式，并提供长达了20年，覆盖癌症、皮肤病和免疫疾病等1258种疾病的风险估计。
