当AI模型排行榜开始被各种刷分作弊之后，谁家大模型最牛这个问题就变得非常主观，直到一家线上排行榜诞生，它叫：LMArena。在文字、视觉、搜索、文生图、文生视频等不同的AI大模型细分领域，LMArena上每天都有上千场的实时对战，由普通用户来匿名投票选出哪一方的回答更好。
对冲基金Praetorian Capital创始人哈里斯·库珀曼（Harris Kupperman）向《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）表示，AI投资从回报上看说不通。整个AI行业需要1万亿美元的收入才能实现收支平衡，而目前行业的月收入仅略超10亿美元。也就是说，要收回目前计划的支出，需要约83年。
直观经验却告诉我们，只要把同一物体的 “对应部分” 对齐，形状就会变得清晰。基于这一朴素而有效的直觉，作者提出SERES（Semantic-Aware Reconstruction from Sparse Views），在不改动主干框架的前提下，把跨视角的语义一致性变成一种训练期先验注入到模型里，用低成本的方法去解决高价值的歧义问题，让少量视角也能得到清晰而完整的几何。
近日，上海人工智能实验室针对该难题提出全新范式 SDAR (Synergistic Diffusion-AutoRegression)。该方法通过「训练-推理解耦」的巧妙设计，无缝融合了 AR 模型的高性能与扩散模型的并行推理优势，能以极低成本将任意 AR 模型「改造」为并行解码模型。
Game-TARS基于统一、可扩展的键盘—鼠标动作空间训练，可在操作系统、网页与模拟环境中进行大规模预训练。依托超5000亿标注量级的多模态训练数据，结合稀疏推理（Sparse-Thinking） 与衰减持续损失（decaying continual loss），大幅提升了智能体的可扩展性和泛化性。
月之暗面最新发布的开源Kimi Linear架构，用一种全新的注意力机制，在相同训练条件下首次超越了全注意力模型。在长上下文任务中，它不仅减少了75%的KV缓存需求，还实现了高达6倍的推理加速。
刚刚，OpenAI推出了使用GPT-5寻找和修复安全漏洞的智能体Aardvark。目前，Aardvark还处于beta测试阶段。OpenAI称，Aardvark开创了「防御者优先」的新范式：作为自主安全研究智能体，随代码不断演化，为团队提供持续保护（continuous protection）。
月之暗面在这一方向有所突破。在一篇新的技术报告中，他们提出了一种新的混合线性注意力架构 ——Kimi Linear。该架构在各种场景中都优于传统的全注意力方法，包括短文本、长文本以及强化学习的 scaling 机制。
美国当地时间 10 月 29 日，据外媒消息，AI 编码工具 Cursor 背后的公司 Anysphere 的联合创始人 Arvid Lunnemark 已离职。Cursor 最初由四位联合创始人创立，除了 Lunnemark 之外，还有 Aman Sanger、Michael Truell 和 Sualeh Asif。
AI Coding火了大半年，AI Debugging也来了！刚刚，OpenAI发布由GPT-5驱动的“白帽”Agent——Aardvark（土豚）。这只“AI安全研究员”能帮助开发者和安全团队，在大规模代码库中自动发现并修复安全漏洞。
