DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程，揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈，实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验，还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。
今天凌晨开始，GPT-4.1可以直接在ChatGPT中使用了！而且是不管付费的没付费的，所有用户均可使用那种～官方介绍，GPT-4.1是一款专门针对编码任务和指令执行的模型，推理效率非常高。看看这张网友们自制的表格，它的能力一目了然：
AI 初创公司 Stability AI 发布了名为 Stable Audio Open Small 的“立体声”音频生成 AI 模型，该公司宣称这是市场上速度最快的模型，且效率高到足以在智能手机上运行。
vivo自研大模型用的数据筛选方法，公开了。
医疗大模型快速渗透医院，2025年百强医院部署率达98%，专科垂直模型达55个，面临数据安全挑战。
在Google I/O（谷歌开发者大会）前夕，谷歌全球安卓团队的核心成员们，提前组织了一场全球媒体沟通会，剧透了安卓系统的未来新动向。科技行者TechWalker受邀参加了此次活动。
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破！
搞RAG开发，一个被普遍忽视却又至关重要的痛点是：如何避免Token分块带来的语义割裂问题。SAT模型通过神经网络驱动的智能分段技术，巧妙解决了这一难题。它不是RAG的替代，而是RAG的强力前置增强层，通过确保每个文本块的语义完整性，显著降低下游生成的幻觉风险。
R1 横空出世，带火了 GRPO 算法，RL 也随之成为 2025 年的热门技术探索方向，近期，字节 Seed 团队就在图像生成方向进行了相关探索。
红杉资本连续三年关注AI应用的盈利压力，指出当前AI市场规模已达万亿美元但面临挑战：智能体技术受限于串行任务瓶颈，行业渗透率差异显著，初创企业需深耕垂直领域或整合人工环节。大模型厂商向下游扩张挤压初创空间，部分企业通过收购强化竞争力，AI应用需从工具转向交付结果以突破盈利困境。
