嗨大家好！我是阿真！ 7月份我写了一篇关于每个AI生图模型的优劣势的总结，因为工作需要，我针对不同需求会切换很多工具，另外产品更新需要及时测评时不时买个月度会员，单月买的不算在内，当时我经常消费的几个
朋友们，以后谁再跟我炫耀他去看 NBA 比赛，只是晒门票和山顶照，我都会笑而不语。 NBA 中国赛时隔六年回归，作为一个老球迷，原本我只想一睹球星的风采，买几件球衣和纪念品在朋友圈炫耀一番。 但接下来
Sora 2的迅速走红，让肖像权问题再次成为焦点。
从“AI围猎”到“AI守护”，这才是AI打开中老年的正确方式。
一段“AI换脸”的不雅视频，让一位高校导师突然陷入诈骗危机；一张“近乎复刻”的AI克隆照，让白领小雅担心自己的照片被用来制作色情内容；青岛保时捷女销冠和台球运动员王思诺则深陷恶意AI造“黄谣”风波……他们都是AI技术被滥用的受害者。
为什么大模型，在执行长时任务时容易翻车？这让一些专家，开始质疑大模型的推理能力，认为它们是否只是提供了「思考的幻觉」。近日，剑桥大学等机构的一项研究证明：问题不是出现在推理上，而是出在大模型的执行能力上。
大语言模型在RLVR训练中面临的“熵困境”，有解了！
源于真实一线需求，Listen Labs聚焦传统定性调研低效痛点，以AI主持访谈、自动生成报告的方式，重构用户研究工作流。
灵巧手技能+1，能帮女友拧瓶盖了！
当全球的目光还在聚焦基座模型的参数竞赛时，一场更为深刻的变革正在悄然发生——后训练（Post-Training）。
这是一份为正在开发 AI Agent 的产品经理准备的完整指南，介绍了 Agent 架构、编排模式等话题。
这位女演员刚出道 同行就对她大喊：“F**k off！” 文 | 羊羊 编辑 | 羊羊、小小树 在上周的SNL节目中，联合主持人科林·乔斯特讲了一个关于AI的笑话。 据报道，好莱坞的经纪公司有意签约一
两位哈佛学者通过研究6200万份简历和近2亿条招聘职位数据，揭示了AI对就业带来的真实、残酷的冲击：它不是无差别地针对所有人，而是在大量“吞噬”初级岗位，让那些刚刚踏入社会的年轻人，面临着空前陡峭、狭窄的职业起跑线。与此同时，为数众多的普通院校毕业生群体受到的冲击更为显著。
为此，北大、UC San Diego 和 BeingBeyond 联合提出一种新的方法——Being-VL 的视觉 BPE 路线。Being-VL 的出发点是把这一步后置：先在纯自监督、无 language condition 的设定下，把图像离散化并「分词」，再与文本在同一词表、同一序列中由同一 Transformer 统一建模，从源头缩短跨模态链路并保留视觉结构先验。
讲真，AI生图圈的内卷速度简直离谱。8月底的Nano Banana、9月中的即梦4.0已经把画质和效果卷到了一个新高度，但我还在纠结到底该把谁设为主力工具，因为总觉得他们差点什么：不是出错就是不懂场景。
OpenAI终于官宣了！联手芯片巨头博通下场造AI芯片，预计2029年底部署10GW算力。内部已秘密研发18个月，首颗芯片9个月后量产，AI领域的M1时刻将至。
谷歌下一代旗舰模型Gemini 3未发布便已悄然走红！原因很简单：强，实在是太强了。在国外社交媒体平台𝕏上，一大波网友激动地分享了Gemini 3的内测结果——从曝光的这些案例来看，Gemini 3尤为擅长前端、SVG矢量图生成，而且多模态能力变得更强。
极客公园最近体验了一款叫做 Websets 的 AI 搜索工具。与谷歌搜索不同，Websets 试图理解人类的复杂意图。它并非为日常查询设计，而是专门处理传统搜索引擎难以完成的复杂任务，例如寻找具备特定复合经验的专业人士，或筛选符合多重标准的公司实体。
新加坡时间 10 月 9 日，Zenlayer 于新加坡科技周——云与 AI 基础设施展正式发布 Zenlayer 分布式推理平台（Zenlayer Distributed Inference）。该平台作为一站式 AI 即时部署解决方案，专注于在全球范围内为大规模 AI 推理提供高性能支持。
又一批AI社交公司与产品悄悄「死亡」了。今年9月，一批AI社交公司发布关停或通知，这之中，既包括大模型明星公司、社交公司等中型企业，如阶跃星辰To C产品「冒泡鸭」、Soul旗下的AI应用「异世界回响」等，也包括一批垂直领域的初创产品，如定位AI情感分析的Lumi、由前苹果设计师Jason Yuan创立的情感陪伴应用Dot等。
人工智能真是日新月异。早上看到网友的评论：我们已经 0 天没有吸引注意的 AI 领域新突破了。记得三个月前，OpenAI 官宣了他们的推理模型在国际数学奥林匹克（IMO）竞赛中获得了金牌。
在中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的新论文中，提出了SpaceServe的突破性架构，首次将LLM推理中的P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，系统性地解决了MLLM推理中的行头阻塞难题。
说出概念，SAM 3 就明白你在说什么，并在所有出现的位置精确描绘出边界。 Meta 的「分割一切」再上新？ 9 月 12 日，一篇匿名论文「SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS」登陆 ICLR 2026，引发网友广泛关注。
2B模型在多个基准位列4B参数以下开源第一。 抖音SAIL团队与LV-NUS Lab联合推出的多模态大模型SAIL-VL2。
扩散模型本该只是复制机器，却一次次画出「六指人像」甚至是陌生场景。最新研究发现，AI的「创造力」其实是架构里的副作用。有学者大胆推测人类的灵感或许也是如此。当灵感成了固定公式，人类和AI的差别还有多少？
近年来，大型语言模型的参数规模屡创新高，随之而来的推理开销也呈指数级增长。如何降低超大模型的推理成本，成为业界关注的焦点之一。Mixture-of-Experts (MoE，混合专家) 架构通过引入大量 “专家” 子模型，让每个输入仅激活少数专家，从而在参数规模激增的同时避免推理计算量同比增长。
让智能体自己摸索新方法，还模仿自己的成功经验。腾讯优图实验室开源强化学习算法——SPEAR（Self-imitation with Progressive Exploration for Agentic Reinforcement Learning）。
近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：
曼巴回来了！Transformer框架最有力挑战者之一Mamba的最新进化版本Mamba-3来了，已进入ICLR 2026盲审环节，超长文本处理和低延时是其相对Transformer的显著优势。另一个挑战者是FBAM，从不同的角度探索Transformer的下一代框架。
2022年11月，OpenAI的ChatGPT问世，这一事件不仅是技术创新的里程碑，更被视为重塑全球AI战略版图的关键转折点，它标志着新一轮大国AI竞赛的序幕被正式拉开。在此背景下，其增长的规模与速度本身，就是一种颠覆性的战略壁垒。
