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随着语音、视频、多模态能力不断融入大语言模型（LLM），人与 AI 的交互正在越来越接近自然对话。今天的 LLM 不再只是回答问题的工具，也越来越多地出现在教育、客服、陪伴、心理健康等高度依赖情绪理解的场景中。
当 AI 开始加速 AI，模型公司的迭代周期正在被进一步压缩，模型公司开始进入“月更时代”。
快手计划分拆旗下视频生成大模型业务可灵 AI，以 200 亿美元估值融资——截至今天港股收盘，整个快手公司目前的市值不到 290 亿美元。可灵当前的年化收入（ARR）已经达到 5 亿美元，已比春节前翻倍。
如果你让大模型给林黛玉找一个外国文学里的平替，它能给出令人信服的答案吗？这个脑洞的背后其实是当下人工智能最核心的软肋——“类比推理”能力。
机器人拉个拉链，到底需不需要“脑子”？
近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
当多模态大语言模型（MLLMs）在面对科学、技术、工程和数学（STEM）领域的视觉推理题时频频「翻车」，一个根本性的问题摆在了所有研究者面前：大模型做不出理科题，究竟是因为「脑子笨」（推理能力受限），还是因为「眼神差」（视觉感知缺陷）？
大模型常因只关注当前预测而显得短视。Next-ToBE通过调整训练目标，让模型在每一步预测时兼顾未来token分布，从而提升整体推理能力。
2026移动云大会，中国移动和火山引擎，一个运营商国家队，一个AI圈顶流，共同宣布了一个叫「机密大模型」的服务模式。
让大模型写一个小游戏，已经不新鲜了。它可以很快生成一个 Flappy Bird、一个塔防游戏、一个物理解谜页面，甚至还能补上按钮、分数和简单动画。但真正的问题是：这些游戏到底有没有新的玩法？它们是在创造，亦或只是把已有游戏换了一层皮？