一家名为Palabra AI 的初创公司正在开发 AI 语音翻译引擎，致力于解决教学大型语言模型(LLMs)理解多种语言这一颇具挑战性的难题。
AI领域一度陷入“上下文窗口”的军备竞赛，从几千token扩展到数百万token。这相当于给了AI一个巨大的图书馆。但这些“百万上下文”的顶级模型，它究竟是真的“理解”了，还是只是一个更会“背书”的复读机？
AI生成论文泛滥成灾，arXiv平台看不下去了—— 紧急升级审核机制，用自动化工具来检测AI生成内容。 Nature最新发现，原来每年竟然都有2%的论文会因为AI使用被拒？！ 比如像，bioRxiv和medRxiv每天都要拒绝十多篇公式化AI手稿，每个月就高达7000多份。
谷歌开源Gemma 3 270M闪亮登场！只需几分钟即可完成微调，指令遵循和文本结构化能力更是惊艳，性能超越Qwen 2.5同级模型。
前沿 AI 模型真的能做到博士级推理吗？ 前段时间，谷歌、OpenAI 的模型都在数学奥林匹克（IMO）水平测试中达到了金牌水准，这样的表现让人很容易联想到 LLM 是不是已经具备了解决博士级科研难题的推理能力？
首个开源多模态Deep Research Agent来了。整合了网页浏览、图像搜索、代码解释器、内部 OCR 等多种工具，通过全自动流程生成高质量推理轨迹，并用冷启动微调和强化学习优化决策，使模型在任务中能自主选择合适的工具组合和推理路径。
10亿用户App转向AI原生应用，大船如何掉头？高德最近打了个样，用AI重构底层技术栈，建立主-从Agent架构，将千问大模型与空间智能结合，展现出了新范式的强大威力，给用户带去了极大便利。
GPT-5发布以来，路由架构是最受关心的部分之一。它不仅实现了多个模型统一调度，而且还藏着奥特曼的诸多小心思。比如成本更可控、悄悄识别意图插入广告等。
疯狂的七月已经落下了帷幕，如果用一个词来形容国产大模型，「开源」无疑是当之无愧的高频词汇。
当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
