OpenAI前研究员、Meta「AI梦之队员」毕书超在哥大指出：AGI就在眼前，突破需高质数据、好奇驱动探索与高效算法；Scaling Law依旧有效，规模决定智能，终身学习才是重点。
具身智能加速演进，硬件本体持续刷新边界，具身模型也在数据与交互中渐现雏形。而在系统层，通用协同的操作底座依然缺位。
一句话概括，原来强化学习的“捷径”是天生的，智能体能去的地方（流形）被动作维度（低维流形）限制得死死的，根本没机会去那些没用的高维空间瞎逛。
知名AI大模型评测Chatbot Arena放榜！阿里Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507位列大语言模型总榜第三，月之暗面Kimi-K2-0711-preview、深度求索DeepSeek-R1-0528并列为总榜第五，以开源之姿超越Claude 4、GPT-4.1等顶尖闭源模型。
在大模型工具层爆发之后，真正的问题逐渐清晰：我们并不缺能“生成文本”“画出图”的 AI 能力，而是缺一个能承载任务、连接角色、组织流程的系统。在当前多数产品仍围绕“输出内容”进行打磨的背景下，协作的逻辑、语境的保留、流程的延续，反而成了被忽视的基础设施。
不仅能达IMO银牌水准，更能解决普特南数学竞赛难题，甚至超越顶尖模型o4-mini！ 字节发布全新复杂数学解决模型——Seed-Prover。
刚刚，腾讯混元团队宣布一口气开源了 4 款小模型 —— 最大的只有 7B，另外还包括 4B、1.8B 和 0.5B 三个型号。
2025 年已过半，今年的大模型热度明显下降，关于基础模型的关注大多收敛到了 DeepSeek 与阿里通义上。相比之下，曾一度被标榜为大模型“国产替代”、信创之光的智谱 AI 所受到的关注度明显下降，过往高调的战略打法也渐显低迷。
在人工智能快速发展的今天，我们已逐渐习惯于让 AI 识别图像、理解语言，甚至与之对话。但当我们进入真实三维世界，如何让 AI 具备「看懂场景」、「理解空间」和「推理复杂任务」的能力？这正是 3D 视觉语言模型（3D VLM）所要解决的问题。
gpt5来临前夕，oai疑似发布的小模型gpt-oss 120B的架构图已经满天飞了。难得openai要open一次，自然调动了我的全部注意力机制。本来以为oai还要掏出gpt2意思意思，结果看到了一个120B moe。欸？！
