当 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab (TML) 用 Tinker 创新性的将大模型训练抽象成 forward backward，optimizer step 等⼀系列基本原语，分离了算法设计等部分与分布式训练基础设施关联，
2024年7月14日，2024年欧洲杯锦标赛冠军赛如期举行，比赛将决出欧洲最佳国家足球队。在比赛只剩下不到五分钟时，西班牙队和英格兰队比分为1比1平，此时西班牙球员Mikel Oyarzabal在禁区顶端扑球，踢进了看似制胜的一球[1]。然而，在这次进攻中，Oyarzabal的位置接近越位，或者说离球门太远。
有没有一款工具，既有 Claude Code 那么强大的能力，又是完全开源免费的，还能让我自由选择用哪家的AI模型？答案是：有的！就是在GitHub上狂揽50.2K Star的新晋开源编程神器：OpenCode。
新年第一弹，OpenAI研发副总裁Jerry Tworek官宣离职，这位七年老兵给出的理由让人细思恐极：想做在OpenAI做不了的研究。从Dario Amodei出走创立Anthropic，到Ilya政变后离开，再到安全团队负责人摔门而出——OpenAI的核心大脑们正在以惊人的速度流失。
Shraman Kar 还记得那个改变一切的 Arduino 套件。那年他大概七八岁，哥哥 Shreyas 比他大一岁，两人在父母的客厅里拆开包装，第一次接触到可以用代码控制的电子元件。
凭借成功预测 Polymarket 题目，连续登顶 Future X 全球榜首的 MiroMind 团队，于今日（1 月 5 日）正式发布其自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。MiroThinker-v1.5-30B 仅用 1/30 的参数规模跑出了比肩众多 1T 模型的性能表现，其 235B 的版本在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队。
今年我比较喜欢的 AI 产品中，一个是 Google 旗下的 NotebookLM，我觉得它的价值还没有真正体现出来。还有一个是国内团队做的 Kuse，其团队在没融资的情况下，3 个月做到了差不多 1000 万美金的 ARR。
香港中文大学提出了一个全新的算法框架RankSEG，用于提升语义分割任务的性能。传统方法在预测阶段使用threshold或argmax生成掩码，但这种方法并非最优。RankSEG无需重新训练模型，仅需在推理阶段增加三行代码，即可显著提高Dice或IoU等分割指标。
从“不用AI”到“离不开AI”，一家初创公司如何重塑专利律师的工作时钟？成立仅两年多，团队仅15人，零销售团队，却拿下了400多家顶级客户，今年ARR增长更是超过10倍，还完成了5500万美元融资——Solve Intelligence的故事，几乎违背了SaaS创业的常识。
月前，Pollo.ai 拿下千万美元融资，而今日， ListenHub 也拿下了 200 万美元融资。两个产品都没有做自研模型，创始人也都不是典型的技术或者大厂出身，都是非典型的 AI 应用层创业，这个在 2024年“质疑”声很大的模式，在 2025 年却结出了不少的果实。
