就在刚刚，英伟达正式开源发布了其新一代AI模型：NVIDIA Nemotron 3。Nemotron 3 系列由三种型号组成：Nano、Super 和 Ultra。官方介绍其具备强大的智能体、推理和对话能力。
正如奥特曼执意打造硬件，试图打破手机屏束缚，要让 AI 感受物理世界；Looki 的诞生也源于同样的渴望：补齐大模型「感官智能」的最后拼图，将现实场景实时转化为上下文，驱动人机交互从「被动问答」进化为「主动共鸣」。
“与AGI太过遥远的炒作相比，我非常喜欢这种 3 到 5 年的时间窗口。”“AI 现在最大的问题，已经不是不够聪明，而是太难真正落地。”这些非常务实的观点，并不是出自AI怀疑论者。相反，它出自硅谷圈内那位“工程与学术”的双修神话：
从 0 到上线，在OpenAI内部，安卓版 Sora经历的时间只有 28 天，而且期间只用了 2-3 名员工。
过去三年，扩散模型席卷图像生成领域。以 DiT (Diffusion Transformer) 为代表的新一代架构不断刷新图像质量的极限，让模型愈发接近真实世界的视觉规律。
南洋理工大学研究人员构建了EHRStruct基准，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。该基准涵盖11项核心任务，包含2200个样本，按临床场景、认知层级和功能类别组织。研究发现通用大模型优于医学专用模型，数据驱动任务表现更强，输入格式和微调方式对性能有显著影响。
近期，强化学习（RL）技术在提升语言模型的推理能力方面取得了显著成效。
在Anthropic，有一位驻场哲学家Amanda Askell专门研究如何与AI模型打交道。她不仅主导设计了Claude的性格、对齐与价值观机制，还总结出一些行之有效的提示词技巧。哲学在AI时代不仅没有落伍，反而那些通过哲学训练掌握提示词技巧的人，年薪中位数可以高达15万美元。
随着通用型（Generalist）机器人策略的发展，机器人能够通过自然语言指令在多种环境中完成各类任务，但这也带来了显著的挑战。
如果把用户在互联网上留下的每一个足迹都看作一段记忆，那么现在的推荐系统大多患有 “短期健忘症”。
