昨天看到一条融资新闻，Meela 完成了350万美元种子轮融资，Bain Capital Ventures 领投。乍一看，这又是一家普通的AI创业公司，但当我深入了解后，发现他们在做一件让我意想不到的事：专门为养老院的老人打造AI电话伴侣。
Epoch AI 最近受 Google DeepMind 委托编写了一份分析报告，探讨这种规模扩张（Scaling）在计算、投资、数据、硬件和能源方面将带来哪些影响。在报告中，进一步探讨了这种规模扩张将赋予的未来 AI 能力，尤其是在科研领域，而这正是领先 AI 开发者关注的重点。
你知道目前一共有多少个大模型吗？ Hugging Face 上已经有超过 70 万个大模型了。 即使抛去不好用的，被 Artificial Analysis 收录的大模型也有 269 个。不仅模型琳琅满目，供应商也是多得让人眼花缭乱。
就在最新的Nature新刊中，DeepSeek一举成为首家登上《Nature》封面的中国大模型公司，创始人梁文锋担任通讯作者。纵观全球，之前也只有极少数如DeepMind者，凭借AlphaGo、AlphaFold有过类似荣誉。
最新消息，C轮融资已拿到超10亿美元承诺资本，投后估值高达390亿美元，一举创下当前公开信息中具身智能赛道的最高估值纪录。本轮融资由Parkway Venture Capital领投，英伟达继续加注，Brookfield Asset Management、麦格理资本、英特尔资本、Align Ventures、
经过数月的外界猜测，CEO Sam Altman揭晓了一款远超预期的全新模型。用他的话来说，与前代的跃升可以这样形容——“GPT-4像是在和一位大学生对话，而GPT-5则是第一次让人真切地感觉在与一位博士级专家交流。”
自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。
人工智能初创公司Invisible Technologies 作为 Scale AI 的竞争对手，在新一轮融资中筹集 1 亿美元资金，这凸显了硅谷投资者对人工智能热潮基础构建模块的持续关注。
近年来，以人形机器人、自动驾驶为代表的具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence, EAI）正以前所未有的速度发展，从数字世界大步迈向物理现实。然而，当一次错误的风险不再是屏幕上的一行乱码，而是可能导致真实世界中的物理伤害时，一个紧迫的问题摆在了我们面前： 如何确保这些日益强大的具身智能体是安全且值得信赖的？
