面对《the Big Technology Podcast》抛出的问题，Mistral AI的 CEO Arthur Mensch 表示：大模型肯定会走向商品化，当模型表现越来越接近，那么竞争就不在于模型本身，而在于如何让客户用起来。
最火世界模型，最火具身智能基建，联手了！
别再看「鉴AI攻略」了！当AI学会故意写错别字、流露人味，我们的直觉早已全线崩盘。这不只是技术的进化，更是一场关于平庸的生存危机。AI正在拼命演人，而我们却在越活越像机器。
让大模型轻松处理比自身上下文窗口长两个数量级的超长文本！
ICLR 2026 的 Rebuttal 结束了。当 OpenReview 上的喧嚣散去，我们发现，作者与审稿人之间漫长的拉锯战，最终往往只剩下一个核心分歧：「这个想法，以前真的没人做过吗？」
真正的 AI 时代新船票，至少由模型能力、基础设施、入口三部分构成。
当你在电商平台搜索“苹果”，系统会推荐“水果”还是“手机”？或者直接跳到某个品牌旗舰店？短短一个词，背后承载了完全不同的购买意图。而推荐是否精准，直接影响用户的搜索体验，也影响平台的转化效率。
随着 AI 技术的蓬勃发展， AI 模型的参数规模和推理频次呈指数级增长。据高盛研究部预测，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将增长 160%。
视觉模型用于工业“缺陷检测”等领域已经相对成熟，但当前普遍使用的传统模型在训练时对数据要求较高，需要大量的经过精细标注的数据才能训练出理想效果。
真正的突破在于让模型学会"举一反三"，在3-4个突变位点的平衡木上演绎生命的无限可能。
