在过去的一周，这一方向的进展尤其丰富。有人发现，几篇关于「让 LLM（或智能体）学会自我训练」的论文在 arXiv 上集中出现，其中甚至包括受「哥德尔机」构想启发而提出的「达尔文哥德尔机」。或许，AI 模型的自我进化能力正在加速提升。
MiniMax即将发布代号M+的文本推理模型，其表现将影响公司未来竞争力。面对DeepSeek R1的冲击，MiniMax采取国内C端不接入、海外接入的策略，并推出类Manus产品MiniMax Agent。公司通过品牌拆分（海螺AI更名）、纯API商业模式拓展市场，语音模型商业化效果显著，但未进入“基模五强”名单。新推理模型或成其保持行业地位的关键。
原生1bit大模型BitNet b1.58 2B4T再升级！微软公布BitNet v2，性能几乎0损失，而占用内存和计算成本显著降低。
推理模型常常表现出类似自我反思的行为，但问题是——这些行为是否真的能有效探索新策略呢？
嗨大家好！假期愉快！ 5月29日，黑森林实验室发布了 FLUX.1 Kontext，目标是通过一个统一的框架处理多种图像任务，解决现有模型在多轮编辑中的一些关键痛点。
近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。
不久前，GPT-4o 的最新图像风格化与编辑能力横空出世，用吉卜力等风格生成的效果令人惊艳，也让我们清晰看到了开源社区与商业 API 在图像风格化一致性上的巨大差距。
「尽管经过 SFT 的模型可能看起来在进行推理，但它们的行为更接近于模式模仿 —— 一种缺乏泛化推理能力的伪推理形式。」
如何让CLIP模型更关注细粒度特征学习，避免“近视”？360人工智能研究团队提出了FG-CLIP，可以明显缓解CLIP的“视觉近视”问题。让模型能更关注于正确的细节描述，而不是更全局但是错误的描述。
曾撼动Transformer统治地位的Mamba作者之一Tri Dao，刚刚带来新作——提出两种专为推理“量身定制”的注意力机制。
