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旧金山开发者Affaan Mustafa把Claude Code打磨成38个专业智能体、156项技能的超级系统，开源后短短时间冲上GitHub 15万星！
OpenAI联手Broadcom造芯片，想摆脱对英伟达的单一依赖，却在关键一步上，仍被微软卡了脖子。
5 月 22 日，Tri Dao 在社交媒体上转发了 Han Guo 的一条推文。他还写道：「经过一些数学重写，结果发现 Transformer 的所有内容都是一系列 GEMM + epilogue（矩阵乘法加尾声）。给定一些优化的原语，LLM（以及新手）就可以为所有 Transformer 操作编写光速内核！」
近日，Meta 曝光的一段内部录音显示： 公司为了训练大模型，正通过监控工具监视员工在电脑上的鼠标和键盘操作。
“Claude 可能比你更擅长从你这里提取出你想要和需要的东西，而不是由你向 Claude 详细指定。”
智象未来正式发布基于新一代原生全模态模型架构 Unified Transformer（UiT）打造的图像大模型 HiDream-O1-Image-Pro。这一超2千亿参数的原生全模态图像大模型，不仅在多个基准测试中刷新 SOTA 纪录，也标志着智象未来正向图像、视频、文本、音频等多模态统一建模的“原生全模态”阶段迈进。
世界模型是个依然模糊和遥远的概念。
当前，测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而，已有研究表明，随着推理长度的持续增长，以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此，从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
很多人以为，AI视频的终点是“生成一段让人惊艳的画面”。
前谷歌DeepMind研究员离职并发表长文指出AI行业当前最被低估的瓶颈。他认为，现有的基准测试和安全评估都隐含假设下一代模型只是当前模型的增强版，但如果模型跨入全新能力区间，整个评估基础设施将悄然崩溃。