模型众多，该如何选择？ GPT-5：OpenAI的最新旗舰模型，统一智能系统，GPT-5 集成了多个模型，自动根据任务复杂度选择最适合的模型进行处理，多模态首选。 GPT-5 Thinking：GPT
练习时长一年半，宇树机器人又进化了。
8 月榜单，最值得关注的变化是 Lovart 的访问量上升，8 月访问量上涨了 68.08% 至 323w，进入榜单。Lovart，读者想必已经熟悉，是奇点星宇的另一款 AI 视觉类产品，其产品核心设计为画布+对话框+编辑工具箱，也就是用户指导 AI 干活，
2023年Meta推出SAM，随后SAM 2扩展到视频分割，性能再度突破。近日，SAM 3悄悄现身ICLR 2026盲审论文，带来全新范式——「基于概念的分割」（Segment Anything with Concepts），这预示着视觉AI正从「看见」迈向真正的「理解」。
这几天，关于「微调已死」的言论吸引了学术圈的广泛关注。一篇来自斯坦福大学、SambaNova、UC 伯克利的论文提出了一种名为 Agentic Context Engineering（智能体 / 主动式上下文工程）的技术，让语言模型无需微调也能实现自我提升！
LLaVA 于 2023 年提出，通过低成本对齐高效连接开源视觉编码器与大语言模型，使「看图 — 理解 — 对话」的多模态能力在开放生态中得以普及，明显缩小了与顶级闭源模型的差距，标志着开源多模态范式的重要里程碑。
对于大模型的强化学习已在数学推理、代码生成等静态任务中展现出不俗实力，而在需要与开放世界交互的智能体任务中，仍面临「两朵乌云」：高昂的 Rollout 预算（成千上万的 Token 与高成本的工具调用）和极其稀疏的「只看结果」的奖励信号。
写给正在落地 AI 产品的工程师。一些代码直接可改造复用；另一些，是我踩坑后的经验之谈。
近日，蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型（Diffusion Large Language Model，dLLM）推理框架 dInfer。
英伟达面向个人的AI超算DGX Spark已上市！128GB统一内存（常规系统内存+GPU显存），加上允许将两台DGX Spark连起来，直接可以跑起来405B的大模型（FP4精度），而这已经逼近目前开源的最大模型！如此恐怖的实力却格外安静优雅，大小与Mac mini相仿，3999美元带回家！
