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据雷峰网独家获悉，一位长期在英国工作的Google Gemini预训练专家（L7-L8级别）近期加入国内某互联网大厂，被视为本轮BAT高价争抢Gemini人才以来首次"找对了人"；此前多家大厂虽从Gemini硅谷办公室挖角，但因Google有意将核心预训练人才留在DeepMind英国办公室，导致此前引入的部分人选并未触及预训练核心环节。
最近，越来越多应用层 AI 企业走上了一条相似的路线：用自己积累的专业知识和业务经验，训练自己的模型。
让模型自己生成训练数据、自己改写提示词、自己修复代码，这条路线被称为： 递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。
大语言模型智能体正越来越多地进入长期陪伴聊天这类场景 —— 不再答完一个问题就走，而是和用户处成一段长久的关系。
理解生成统一模型（Unified Multimodal Models, UMMs）正在成为多模态模型的重要发展方向。相比传统的理解模型 + 生成模型，UMM 希望在同一个模型中同时完成视觉理解和图像生成，让文本和图像能够在统一上下文中被理解、推理和生成。
MiniMax H3 的服务是一个系统问题。一个请求要经过一个庞大的 Qwen3-VL 编码器、一个长序列的音视频 DiT、相互独立的视频与音频 VAE、设备与进程的边界，最后还要完成 H.264/AAC 的封装。只优化 DiT，其余环节的时延依然留在那里。
上市不到九个月，智谱一口气再融335亿元。
过去一年，具身智能的技术迭代明显加快。VLA、世界模型持续演进，强化学习重新成为机器人学习的重要技术路径，Sim2Real加速从仿真走向真机，全身控制能力也在快速突破。
如今的 AI 已经能顺畅地帮你写代码、跑实验、做评估。算法工程师的每一天，几乎变成了：让 LLM 整理昨天的实验结果，让 LLM 实现新想法，让 LLM 监控实验运行…… 似乎只需把需求告诉 AI，它就能完成大部分算法工作。
智谱宣布完成约50亿美元融资，募资净额约60%将用于下一代GLM基础模型及完全自训练体系（含递归式自我改进RSI）的研发，并支撑算力基础设施建设，同时约15%用于业务拓展与战略投资，约25%用于优化资本结构与补充营运资金。