用过 DeepSeek-R1 等推理模型的人，大概都遇到过这种情况：一个稍微棘手的问题，模型像陷入沉思一样长篇大论地推下去，耗时耗算力，结果却未必靠谱。现在，我们或许有了解决方案。
AI大模型的秘密配方是什么？答案可能很简单：海量的“盗版内容”。
在复杂的城市场景中，HERMES 不仅能准确预测未来三秒的车辆与环境动态（如红圈中标注的货车），还能对当前场景进行深度理解和问答（如准确识别出 “星巴克” 并描述路况）。
幻觉，作为AI圈家喻户晓的概念，这个词您可能已经听得耳朵起茧了。我们都知道它存在，也普遍接受了它似乎无法根除，是一个“老大难”问题。但正因如此，一个更危险的问题随之而来：当我们对幻觉的存在习以为常时，我们是否也开始对它背后的系统性风险变得麻木？我们是真的从第一性原理上理解了它，还是仅仅在用一个又一个的补丁（比如RAG）来被动地应对它？
GPT-5和“还我GPT-4o”的风波，闹得沸沸扬扬。 今天，奥特曼还有一次认怂了，不仅调了UI，还把o3这些老模型还了回来。
就在刚刚，昆仑万维发布了 Mureka V7.5，一个专门为中文升级的音乐大模型。
网友在推特上爆料，一位Mistral离职女员工群发邮件，直指公司多项黑幕。其中最劲爆的就是：Mistral最新模型疑似直接蒸馏自DeepSeek，却对外包装成RL成功案例，并刻意歪曲基准测试结果。
GPT-5刚发布没多久，DeepSeek-R2就快来了，好热闹的8月份！ DeepSeek预计将于8月发布其新一代旗舰模型DeepSeek-R2。
过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
今年上半年，围绕 AI 的讨论，正在从「技术能做什么」转向「技术如何赚钱」。 当「模型参数」竞赛和「能力演示」热潮逐渐褪去，资本市场和企业自身都开始更严苛地审视 AI 投入的真实回报。
