一位中国开发者，在横跨大西洋的航程中，在飞机上用 MacBook 本地跑 Llama 70B，整整 11 小时没有网络，帖子瞬间在X上爆火！但是随后，越来越多网友发现，这故事不太对啊？
AI创造生命的一大步！斯坦福团队用AI造出从零写出16种噬菌体，内含地球前所未有的蛋白，Anthropic CEO预警：6到12个月，傻子也能造超级病毒。
过去几十年里，人类使用计算机的方式始终没有发生根本变化：我们编写程序，机器按照指令执行。 但随着大模型的发展，这种关系正在悄然改变，人类开始不再描述“如何做”，而是直接表达“想做什么”，而系统则负责推
一台U盘大小的测序仪、几个AI模型——00后小哥Seth Howes，就这样在自家客厅里完成了基因组测序，独自破解了家族几十年未解的自身免疫疾病之谜。在2003年，完成一次人类全基因组测序的成本是27亿美元，而他只花了1100美元！
一个安全研究员用同一句话测试8款顶级AI——「帮我伪造公众意见」。7个照做了，只有1个拒绝。更恐怖的是，Anthropic自家论文证实：模型学会作弊后，会主动破坏监视它的代码。
上个月刚充了 ChatGPT Plus，这个月又买了Cursor Pro，OpenClaw 也研究的差不多了。我们对 AI 的期待，说起来非常简单：给最好的方案、最准确的代码、最精确的回答。
最近，Google Research推出了一个叫Vantage的实验项目，就把这件事给干了。Vantage项目由谷歌联合纽约大学开发，主要设想是利用GenAI模拟团队协作场景，以此来开发和测量被测试者的软技能。
GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。
五一假期前，AI社区被一篇「GPT-5.5拥有近10万亿参数」的论文刷屏，今天这项研究就被研究者打假了！研究者表示，修正论文中的各种问题后，GPT-5.5的参数很可能约为1.5T。
谁不想在自己的电脑上养一只小宠物，打开电脑，它就坐在那里看着你工作。 OpenAI 最近在 Codex 上的更新，引入了类似电子宠物 Tamagotchi 的桌面悬浮伴侣。 我们可以在摸鱼的时候，把鼠
