在大模型训练时，如何管理权重、避免数值爆炸与丢失？Thinking Machines Lab 的新研究「模块流形」提出了一种新范式，它将传统「救火式」的数值修正，转变为「预防式」的约束优化，为更好地训练大模型提供了全新思路。
宝可梦游戏的开放世界、长周期、巨大行动空间和高难度特性，为训练能应对现实世界复杂性（如稀疏奖励、探索挑战）的AI提供了理想沙盒。对比AI的机械尝试和人类的“乐趣驱动”探索，文章阐释人类特有的好奇心美学对于科学发现的关键价值，并探讨AI赋能游戏设计（个性化体验、无限故事/行动空间）以优化人类乐趣的潜力。
Thinking Machines Lab成立7个月，估值120亿美元，首次公开研究成果：LLM每次回答不一样的真凶——kernel缺乏批处理不变性。Lilian Weng更是爆猛料：首代旗舰叫 Connection Machine，还有更多在路上。
刚刚，0产出估值就已冲破120亿美元的Thinking Machines，终于发布首篇研究博客。
又一个AI学术大佬，有工业界身份了。 清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦，跟Thinking Machines划上了关联。
陈丹琦加入 Thinking Machines Lab 了？这一猜测不是毫无根据，当我们打开她的 GitHub 主页，邮箱已经变为 thinkingmachines.ai。
硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了 Google Gemini 和 OpenAI 还在做通用的模型；Anthropic 分化到 Coding、Agentic 的模型能力；Mira 的 Thinking Machines Lab 分化到多模态和下一代交互。
10亿刀都不为所动，小扎也是碰上了最难啃的骨头！
交易成了！OpenAI前CTO初创拿到了20亿种子轮融资，成立5个月公司估值冲到120亿美元。未来几个月，这个汇聚OpenAI顶尖大佬团队，将发布首个多模态AI产品，还会开源部分组件。
AI圈融资收购挖人大战，乱成一锅粥了！ 最新消息，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines完成20亿美元种子轮融资，不仅刷新了AI领域的融资纪录，也成为有史以来规模最大的种子轮融资。
