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从数学、代码、复杂推理，到多轮工具调用，大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后，RL 不再只是一个算法问题，同时更加是一个系统问题。
相信大家都有过这样的体验：同一个系列的模型，使用文本交互的时候，模型就像开启了 “最强大脑”，数学代码等各种复杂推理任务样样精通，可是一旦将其改造成语音对话模型之后，性能就猛烈下降，严重 “降智”，经常会犯很多基本的逻辑错误。
当下视频生成模型正在快速逼近真实世界的画面质感，但一个现实瓶颈也越来越突出—— 那就是分辨率越高，生成所需要的时间就越长。
大模型进入自动驾驶后，最直接的价值在于场景理解。它可以识别前车是否准备并线、行人是否可能横穿、施工区域是否会影响车道，也可以分析复杂路口中的让行关系。
超越 GPT-5.5、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek V4 Pro，阿里的最新旗舰模型 Qwen3.7 Max 在编程竞技榜拿下第二名，仅次于 Claude Opus 4.7。除了真实场景的用户选择，在传统的大模型固定评测榜单上，像是终端能力 Terminal Bench、编程能力 SWE Bench 等，Qwen3.7 Max 的表现也是拿下了国产模型的冠军。
8.99万元操作天花板，6月发货，具身智能的「苹果时刻」！中国版Figure，星尘智能自研「AI模型-具身OS-绳驱本体」三位一体架构，用击穿底线的定价，推动Physical AI落地。一句话：今年必Buy！
在具身智能快速发展的今天，机器人已经不再满足于「看见」刚体物体，而是开始真正走向复杂环境中的交互与操作。从机械臂开柜门，到服务机器人整理抽屉，再到工业场景中的工具操作，大量真实世界目标都属于关节物体（Articulated Objects）。
3D世界“会看”了，但还不会“改”。
你有没有想过，我们每天用的 AI 大模型，可能在某些词汇上天生就有缺陷？不是因为训练数据不够，不是因为算力不足，而是因为语言本身的规律——那些用得少的词，模型就是学不好。更让人意外的是，这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
就在几天前（5月22日），DeepSeek官方扔出了一枚重磅炸弹：DeepSeek-V4-Pro将在5月底结束优惠后，永久降价至原价的四分之一。各大媒体瞬间被诸如“白菜价”、“夯爆了”的标题刷屏。看看这组惊人的新定价：每百万Token输出6元，输入（缓存未命中）3元，而输入（缓存命中）仅仅只要0.025元！