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大模型浪潮席卷全球数年，技术形态持续迭代，也开始从办公、编程领域，深度渗透到科研这一核心赛道。从中科大夯实数理根基，到哈佛、MIT 完成联合培养，青年学者陈勇超横跨力学、机器人、自然语言处理、大模型等多个领域，完整亲历 AI 一轮轮技术变革。
我们获悉，斯坦福博士&前字节AI4S早期员工俞之奡近期已加盟小米集团，出任小米材料Core团队负责人。据悉，AI4Materials和材料core是小米继自研大模型之后，在前沿科技领域的又一战略布局，专注AI+材料协同、串联及前沿材料研发，覆盖小米集团所需的各种新材料方向
最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。
今天几乎所有主流视觉语言模型（VLM）—— 无论是 Qwen-VL、InternVL，还是 LLaVA 系列 —— 都遵循着同一套经典架构：先用预训练视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）将图像压缩为特征，再通过投影层把这些特征送入大语言模型。
大模型推理能力越来越强，但答案对了，思考过程就一定好吗？
当大模型公司还在竞争更长的上下文窗口、更强的推理能力和更复杂的 Agent 工作流时，一家名为 Engram 的新公司选择押注另一个问题：AI 能不能像人一样，持续从每天接触到的资料、对话和经验中学习？
今天，字节跳动旗下AI应用豆包正式推出专业版以及对应收费方案。豆包专业版基于最新的豆包2.1系列大模型，将提供更高的生产力场景使用额度，以及接入豆包2.1 Pro模型的全新“办公任务”模式。免费用户可以体验接入豆包2.1 Turbo模型的办公任务模式。
不用训练，不改权重，只动词表就能给大模型“消毒”？
Google DeepMind在6月份对外分享了DiffusionGemma的技术报告，明确指向了一条与现有主流完全不同的演进道路。当大家都在绞尽脑汁让大模型逐词吐字的速度变快时，谷歌干脆把生成顺序改了。
180 万亿。这是截至今年 6 月，豆包大模型的日均 token 调用量。