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Kimi K2 Thinking训练真的只花了460万美元？杨植麟亲自带队，月之暗面创始团队出面回应了。这不是官方数据。训练成本很难计算，因为其中很大一部分用于研究和实验。他们还透露训练使用了配备Infiniband的英伟达H800，GPU数量也比巨头的少，但充分利用了每一张卡。
昨晚，商汤正式发布并开源SenseNova-SI系列空间智能大模型，涵盖2B与8B两个版本。该系列模型在多个空间智能基准测试中均表现突出，其中SenseNova-SI-8B模型在VSI-Bench、MMSI-Bench、MindCube-Tiny与ViewSpatial四个核心任务上获得60.99的平均成绩
通用人工智能的终极瓶颈不是算法、算力和数据的“三驾马车”，而在思想史。
在AI技术飞速发展的当下，「驻场交付工程师」（FDE）正成为连接实验室与市场的关键角色。他们兼具算法能力与业务洞察，深入客户现场，将抽象模型转化为可落地的解决方案。OpenAI、Anthropic、Cohere等公司纷纷扩充FDE团队，这个趋势也开始在国内蔓延，以打通AI落地的「最后一公里」。
最近看到了一篇文章，这个作者干了一个非常有趣的事。
AAAI 2026录用结果重磅公布！这一届，投稿量暴增至23,680篇，录用率仅17.6%，竞争程度远超往年。一些成功上岸的研究员们晒出了录用成绩单，有人甚至拿下了88887高分。
「Baidu is back」，在业界权威大模型公共基准测试平台 LMArena 发布最新一期文本竞技场排名（Text Arena）之后，有人发出了这样的惊呼。根据 11 月 8 日凌晨 LMArena 的最新排名显示，百度文心最新模型 ERNIE-5.0-Preview-1022（文心 5.0 Preview）在文本榜单上一举跃居全球并列第二、国内第一。
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
现有的LLM智能体训练框架都是针对单智能体的，多智能体的“群体强化”仍是一个亟须解决的问题。为了解决这一领域的研究痛点，来自UCSD和英特尔的研究人员，提出了新的提出通用化多智能体强化学习框架——PettingLLMs。支持任意组合的多个LLM一起训练。
Cal AI联合创始人Zach Yadegari自7岁起学习编程，16岁卖出自己首个应用赚得近10万美元，并与另外一名高中生联合创办了一家年营收达3000万美元的AI应用公司。在被常春藤盟校拒绝后，Yadegari选择进入迈阿密大学。Yadegari认为AI时代会出现更多年轻的创业者，他给出的最重要的一条创业建议就是：立刻行动。