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AI正从「规模时代」，重新走向「科研时代」。这是Ilya大神在最新采访中发表的观点。这一次，Ilya一顿输出近2万字，信息量爆炸，几乎把当下最热门的AI话题都聊了个遍：Ilya认为，目前主流的「预训练 + Scaling」路线已经明显遇到瓶颈。与其盲目上大规模，不如把注意力放回到「研究范式本身」的重构上。
当大模型参数量冲向万亿级，GPT-4o、Llama4 等模型不断刷新性能上限时，AI 行业也正面临前所未有的瓶颈。Transformer 架构效率低、算力消耗惊人、与物理世界脱节等问题日益凸显，通用人工智能（AGI）的实现路径亟待突破。
当前，视频生成模型性能正在快速提升，尤其是基于Transformer架构的DiT模型，在视频生成领域的表现已经逐渐接近真实拍摄效果。然而，这些扩散模型也面临一个共同的瓶颈：推理时间长、算力成本高、生成速度难以提升。随着视频生成长度持续增加、分辨率不断提高，这个瓶颈正在成为影响视频创作体验的主要障碍之一。
Ilya重磅访谈放出！1个半小时，全程2万字，他爆出惊人观点：Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。
AI绘图圈的朋友们肯定都知道这个产品。FLUX。这次，发布了4款基础模型和1个VAE模型，其中2款是不开源的。分别是Pro和Flex，这两个最强大的模型，是闭源的。而其中2款模型是开源的，一个dev，目前已经开源了。
最近，SuperMe 完成了 680 万美元的种子轮融资，由 Greylock 的 Mike Duboe 领投。这家公司正试图用 AI 重新定义职业网络的运作方式，让真正的专业知识变得可被发现、可被访问，而不需要专业人士成为全职内容创作者
你有没有过这种体验，想买个东西，先去小红书找了二三十篇笔记，B 站看了十几个测评，然后上什么值得买看了下优惠的渠道，最后，人已经麻到不想买了。
谷歌不再甘当「云房东」，启动激进的TPU@Premises计划，直接要把算力军火卖进Meta等巨头的自家后院，剑指英伟达10%的营收。旗舰TPU v7在算力与显存上彻底追平英伟达 B200，谷歌用「像素级」的参数对标证明：在尖端硬件上，黄仁勋不再寂寞。通过拥抱PyTorch拆解CUDA壁垒，谷歌正在用「私有化部署+同级性能」的组合拳，凿开万亿芯片帝国的坚固城墙。
最近不论是在学术圈还是产业实践中，对于RLVR和传统SFT之间的区别与联系，以及RL本身基于奖励建模反馈机制并结合不同的策略优化算法过程中对模型显性知识的学习和隐参数空间的变化的讨论热度一直很高。
您猜怎么着？Nano banana的新玩法就像路易十六，根本看不到头。今天一睁眼，就发现Pro版本带着咱掉进无限套娃的世界里了，be like：