Meta在半年内第四次重组AI部门，将超级智能实验室拆分为四个团队，全面押注「超级智能」。新成立的TBD Lab由Alexandr Wang领衔，或放弃Llama 4并转向闭源模型，Meta开源旗帜动摇。Meta内部人心浮动，几家欢喜几家愁。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
加拿大AI新贵Cohere获5亿美元融资、估值68亿美元，前Meta FAIR副总裁、PyTorch与Llama重要推手Joelle Pineau加盟出任首席AI官，或将开启企业AI新战局。
自首次提出 GPT 架构以来，转眼已经过去了七年。 如果从 2019 年的 GPT-2 出发，回顾至 2024–2025 年的 DeepSeek-V3 和 LLaMA 4，不难发现一个有趣的现象：尽管模型能力不断提升，但其整体架构在这七年中保持了高度一致。
《Physics of Language Models（语言模型物理学）》，正是将AI研究带入“物理学范式”的项目，由Meta FAIR研究院的朱泽园概念化发起，并统筹设计。
众所周知，老黄不仅卖铲子（GPU），还自己下场开矿（造模型）。
从GPT-2到Llama 4，大模型这几年到底「胖」了多少？从百亿级密集参数到稀疏MoE架构，从闭源霸权到开源反击，Meta、OpenAI、Mistral、DeepSeek……群雄割据，谁能称王？
Llama惨遭抛弃！据Meta工程师透露，现在Meta内部开发都已经换掉了自家的Llama，改用Claude Sonnet写代码。
还记得今年最大风口AI与情趣用品市场碰撞出的火花吗？如广东中山的成人玩偶制造商金三玩美（WMDoll），凭借一款接入ChatGPT、Llama等大模型的AI硅胶娃娃MetaBox，惊艳了整个市场。
MIT最新研究让LLM直接操控宇宙飞船进行太空追逐挑战赛：ChatGPT少量微调即获第二，开源Llama更胜一筹，凭提示词精准追踪卫星、节省燃料，更是0%失败率，验证AI小数据高效与自主航天可行，为未来的太空漫游铺路。
