“欧洲的OpenAI”Mistral AI终于发布了首款推理模型——Magistral。 然而再一次遭到网友质疑：怎么又不跟最新版Qwen和DeepSeek R1 0528对比？
在当今AI行业，技术的迭代速度与应用的广泛程度正在以前所未有的方式深刻改变着我们的生活。从早期的基础算法研究到如今的智能硬件应用，AI的革命已悄然展开，然而，尽管AI潜力巨大，其高昂的能耗、庞大的模型和复杂的学习机制仍是行业亟待突破的难题。在这种背景下，致力于突破AI效率瓶颈的创新型公司正引领着一股变革潮流。
SemiAnalysis全新硬核爆料，意外揭秘了OpenAI全新模型的秘密？据悉，新模型介于GPT-4.1和GPT-4.5之间，而下一代推理模型o4将基于GPT-4.1训练，而背后最大功臣，就是强化学习。
大幅缓解LLM偏科，只需调整SFT训练集的组成。
不仅是大模型本身，Meta 也要成为 AI 基建大厂。
今年苹果在 AI 上宣布的诸多所谓新功能，例如实时翻译、快捷指令等，并无太多革命性；至于视觉智能 (visual intelligence)，不仅功能落后 Google Lens 六七年，交互体验上也远未达到一众 Android 友商的内置 AI/Agent 产品在 2025 上半年水平。
测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
辍学MIT创业八年，走上人生巅峰
Scale AI 即将获得 Meta 高达数十亿美元的投资，金额可能超过 100 亿美元，这将成为有史以来规模最大的私营企业融资事件之一。
Test time scaling范式蓬勃发展。推理模型持续快速改进，变得更为高效且价格更为亲民。在评估现实世界软件工程任务（如 SWE-Bench）时，模型以更低的成本取得了更高的分数。以下是显示模型变得更便宜且更优秀的图表。
