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智象未来正式发布基于新一代原生全模态模型架构 Unified Transformer（UiT）打造的图像大模型 HiDream-O1-Image-Pro。这一超2千亿参数的原生全模态图像大模型，不仅在多个基准测试中刷新 SOTA 纪录，也标志着智象未来正向图像、视频、文本、音频等多模态统一建模的“原生全模态”阶段迈进。
随着 o1/R1 等推理模型的发展 [1][2]，「让模型多想一会儿」几乎成了提升复杂推理能力的标准方案。更长的 Chain-of-Thought、更大的测试时计算、更深的内部推理，都在用更多计算换取更可靠的答案。
走进智象未来合肥的办公室，首先映入眼帘的是一面员工照片墙。所有头像，都是AIGC生成的动漫风格。这家公司的核心业务是图像和视频生成——AI时代的自己，是他们在智象未来的第一课。
5月12日，小米集团总裁卢伟冰发文：为回馈全球开发者，小米正式启动「MiMo Orbit 100T Token 计划」，面向全球 AI 用户免费发放 Token 权益，计划在 30 天内累计发放 100 万亿 Token。
大模型时代的「炼金术师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：当我们试图将 DeepSeek-R1、OpenAI-o1 那种惊艳的推理能力迁移到小规模语言模型（SLMs）时，效果却总是差强人意。现有的强化学习方法如 GRPO 在 7B+ 的大模型上效果显著，但一旦应用到 1.7B 甚至更小参数的模型上，性能提升就微乎其微。
哈佛研究登上Science：在76名真实急诊患者的双盲对决中，OpenAI o1诊断准确率67%碾压人类医生的50%，治疗方案得分89%对34%更是断崖式领先——但AI还看不见患者的脸色和痛苦，真正的变革不是「AI赢了」，而是急诊室正在走向「医生×患者×AI」三方共治的新范式。
你或许刷到了一段来自印度南部服装厂的视频。 工厂工人佩戴头戴摄像头，记录手部动作以训练人工智能系统。 这是因为随着特斯拉、Figure AI 等公司竞相开发人形机器人，训练它们所需的真实世界动作数据变
近日，腾讯混元团队提出HY-SOAR （Self-Correction for Optimal Alignment and Refinement），一种面向扩散模型和流匹配模型的数据驱动后训练方法。
OpenAI的人才地震还在继续！刚刚，前研究副总裁Max Schwarzer宣布离职，这位亲手主导o1、o3和整个GPT-5系列post-training的核心人物，选择加入Anthropic，重返一线RL研究。
其依据是Micro1的25亿美元（约合人民币173亿元）最新估值。福布斯报道称，成立于2022年的Micro1被曝正在以25亿美元估值洽谈新融资，如果Micro1锁定或超过这一估值，安萨里在该公司持有的约42%股份价值将超过10亿美元（约合人民币69亿元）。