生成式AGI已经颠覆了人们的生活，但AI工具并没有随着用户使用场景的融合而整合。各个赛道的头部玩家依靠独家的数据库发展模型，现有算力和数据量难以支撑多模态和跨业务领域拓展，急需形成用户粘性的市场竞争也使得AI的生成稳定性被优先考虑。
随着大语言模型 (LLM) 的出现，扩展 Transformer 架构已被视为彻底改变现有 AI 格局并在众多不同任务中取得最佳性能的有利途径。因此，无论是在工业界还是学术界，探索如何扩展 Transformer 模型日益成为一种趋势。
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。」
