近日，来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。
3D点云异常检测对制造、打印等领域至关重要，可传统方法常丢细节、难修复。上海科大与密歇根大学携手打造PASDF框架，借助「姿态对齐+连续表征」技术，达成检测修复一体化，实验显示其精准又稳定。
当今的 AI 智能体（Agent）越来越强大，尤其是像 VLM（视觉-语言模型）这样能「看懂」世界的智能体。但研究者发现一个大问题：相比于只处理文本的 LLM 智能体，VLM 智能体在面对复杂的视觉任务时，常常表现得像一个「莽撞的执行者」，而不是一个「深思熟虑的思考者」。
「东州市第一监狱，犯人屠国安被狱警带到了招待室。 门一开，他看到有人背对着他，对方短发，身形纤瘦，姿态挺拔，在他的记忆里，并没有这样的熟人。」
月之暗面融资传闻升级，估值或逼近MiniMax。Kimi产品因MAU下滑、DeepSeek冲击失速，战略转向Coding和Agent方向，推出分层会员订阅商业化。杨植麟在开源上妥协，但坚持基座模型和toC路线，面临分发弱势和高昂成本，未来半年需明确定位应对激烈竞争。
OpenAI凭ChatGPT坐拥8亿周活与预计约130亿美元年收入，订阅难覆盖成本、探索广告并豪赌算力扩张；Anthropic低调专攻企业，Claude在代码等场景见长，企业占营收八成、30万客户、年收入约70~90亿美元。OpenAI主攻C端，Anthropic深耕B端，前者求声量与规模，后者重价值与稳健，胜负未定。
近日，号称是首个专注于金融市场的 AI 实验室的美国实验室 Nof1 启动了一个将多个 AI 大模型置于真实金融市场中进行自动化交易对决的实验平台。这一项目的名称叫做 Alpha Arena，它是一个
10 月 27 日，国产「好模型」阵营又迎来一位新成员，MiniMax 发布了全新大版本模型 M2，延续了 M1 时代的开源策略。它不仅在 Coding 与 Agent 能力等方面继承了 M1 的优势，更在成本效率、智能水平、响应延迟这 3项关键指标上，同时迈出了一大步。
近日，有开发者发现，OpenAI 官方在 “openai-agents-js” GitHub 仓库中被提及一个新模型：GPT-5.1 mini 。“显然 GPT-5.1 mini 是真实的……”以下是即将推出的 GPT 模型可能采用的命名规则。
美团，你是跨界上瘾了是吧！（doge）没错，最新开源SOTA视频模型，又是来自这家“送外卖”的公司。模型名为LongCat-Video，参数13.6B，支持文生/图生视频，视频时长可达数分钟。
