凭借成功预测 Polymarket 题目，连续登顶 Future X 全球榜首的 MiroMind 团队，于今日（1 月 5 日）正式发布其自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。MiroThinker-v1.5-30B 仅用 1/30 的参数规模跑出了比肩众多 1T 模型的性能表现，其 235B 的版本在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队。
融资35亿后，Kimi的新模型紧跟着就要来了？！大模型竞技场上，一个名叫Kiwi-do的神秘模型悄然出现。发现这个新模型的推特网友询问了模型的身份，结果模型自报家门，表示自己来自月之暗面Kimi，训练数据截止到2025年1月。
AI大模型也会“骂人”了？
7B量级模型，向来是端侧部署与个人开发者的心头好。
零成本降低大模型幻觉新方法，让DeepSeek准确率提升51%！
香港中文大学提出了一个全新的算法框架RankSEG，用于提升语义分割任务的性能。传统方法在预测阶段使用threshold或argmax生成掩码，但这种方法并非最优。RankSEG无需重新训练模型，仅需在推理阶段增加三行代码，即可显著提高Dice或IoU等分割指标。
最新报告探讨了生成式模型Nano Banana Pro在低层视觉任务中的表现，如去雾、超分等，传统上依赖PSNR/SSIM等像素级指标。研究发现，Nano Banana Pro在视觉效果上更佳，但传统指标表现欠佳，因生成式模型更追求语义合理而非像素对齐。
你是否经历过这样的至暗时刻： 明明实验数据已经跑通，核心逻辑也已梳理完毕，却在面对空白的 PPT 页面时陷入停滞； 明明脑海里有清晰的系统架构，却要在 Visio 或 Illustrator 里跟一根歪歪扭扭的线条较劲半小时； 好不容易用 AI 生成了一张精美的流程图，却发现上面的文字是乱码，或者为了改一个配色不得不重新生成几十次……
月前，Pollo.ai 拿下千万美元融资，而今日， ListenHub 也拿下了 200 万美元融资。两个产品都没有做自研模型，创始人也都不是典型的技术或者大厂出身，都是非典型的 AI 应用层创业，这个在 2024年“质疑”声很大的模式，在 2025 年却结出了不少的果实。
让静态3D模型「动起来」一直是图形学界的难题：物理模拟太慢，生成模型又不讲「物理基本法」。近日，北京大学团队提出DragMesh，通过「语义-几何解耦」范式与双四元数VAE，成功将核心生成模块的算力消耗降低至SOTA模型的1/10，同时将运动轴预测误差降低了10倍。
