源于真实一线需求，Listen Labs聚焦传统定性调研低效痛点，以AI主持访谈、自动生成报告的方式，重构用户研究工作流。
2B模型在多个基准位列4B参数以下开源第一。 抖音SAIL团队与LV-NUS Lab联合推出的多模态大模型SAIL-VL2。
图片来源：David AI Labs David AI Labs 这家初创公司通过出售音频数据集来帮助训练人工智能模型，近期在新一轮融资中从投资者处筹集了 5000 万美元——这表明为 AI 开发提供
那个拒绝了小扎15亿美元薪酬包的机器学习大神，还是加入Meta了。OpenAI前CTO Mira Murati创业公司Thinking Machines Lab证实，联创、首席架构师Andrew Tulloch已经离职去了Meta。
本研究由新加坡国立大学 ShowLab 团队主导完成。 共一作者 Yanzhe Chen 陈彦哲（博士生）与 Kevin Qinghong Lin 林庆泓（博士生）均来自 ShowLab@NUS，分别聚焦于多模态理解以及智能体（Agent）研究。 项目负责人为新加坡国立大学校长青年助理教授 Mike Zheng Shou 寿政。
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
OpenAI的后训练负责人和DeepMind的另一位AI4S大佬，双双离职并成立了一家AI4S公司Periodic Labs，专注于用AI Agent改造传统科研，助力攻克室温超导等世纪难题。目前该公司已获3亿美元融资。
数据分析初创公司Fivetran 正就收购数据管理公司 dbt Labs 进行谈判，据知情人士透露，该平台可帮助企业为分析和人工智能应用管理及预处理数据。
在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。
