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我最近当 AI 班狗刷抖音，一周里被同一个项目推流了三次。项目叫 MiniMind。打开 GitHub，50.4K stars，持续上涨种。这个项目大致就是：几块钱，几个小时，从 0 开始训练一个几十 MB 的小模型。
01 那个问题 ::: 什么是游戏？ 这个问题比听起来要难。画面逼真不算，操控流畅不算，连开放世界都不算——你还需要有目标，有规则，有「我死了」和「我赢了」的判断。 Alberto Hojel 在 X
作为刚经历答辩的毕业生，那段时间可是和 AIGC 检测周旋了许久。经历了「检测—修改—再检测—再改」的痛苦循环后，终于从 61.7% 降到 0%。这个过程之所以这么让人崩溃，是因为 AIGC 检测真的不讲武德：
5 月 20 日，武汉光谷。极佳视界（GigaAI）在「家庭场景子品牌发布会暨物理通用智能技术发布会」上，给出了一份相对完整的答案。这场发布会公布了五件事：全球首个物理 AGI「双金字塔」体系；家庭场景子品牌「拾光 SeeLight」与首款家庭通用人形机器人「拾光 S1」同步亮相；国内首个真实家庭场景百台部署落地武汉，Q3 起规模化运营；
Anthropic 到底是在哪个节点后来居上，和 OpenAI 拉开距离的？「海外独角兽」的这篇文章，从战略和组织这两个角度，对 Anthropic 的发展做了一次详尽的梳理和还原，分析了：
“这是我见过最激烈的竞争之一，甚至可能是资本主义历史上最激烈的竞争。”这是谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在访谈中对这场 AI 竞赛的评论。著名科技作家 Sebastian Mallaby 甚至直接将 AI 类比为现代的曼哈顿计划。
代码成本趋近于零，产品护城河正在消失。AI下半场，真正决定胜负的，是那套让上万只虾同时稳稳干活的「养虾厂」。
日常聊天可能在不经意间污染个性化Agent的长期记忆，使其在未来任务中偏离用户真实意图。研究人员通过ULSPB基准测试发现，即使无恶意提示，日常对话也可能改变Agent的安全边界。
重庆一家科技公司就推出了一个起床神器：「Sunflower X AI唤醒灯」。在现代社会，手机闹钟几乎零成本，但一盏功能类似的台灯，却要319美元（约合人民币2168元），而这还是他们在Kickstarter上的早鸟价。
近年来，Mixture-of-Experts（MoE）已经成为大模型扩展的重要架构之一。相比稠密 Transformer，MoE 通过稀疏激活机制，在每个 token 上只调用少量专家，从而在控制计算成本的同时扩大模型容量。然而，一个长期存在的问题是：专家越多，并不意味着专家真的学得越 “专”。