AI诞生于硅谷、起势于水泥丛林。人们对情感的需求暴增，自然地，让AI+情感陪伴赛道火出天际，成为2024年下半年，创投行业为数不多的创新亮点。在数科星球DigitalPlanet所接触的众多企业中，他们纷纷将触角瞄向了“断舍离”的白领阶层，更有一部分人认为，出海是大势所趋。所以，众多AI出海的消息屡屡见诸报端。
谷歌团队发现了全新Scaling Law！新方法DiLoCo被证明更好、更快、更强，可在多个数据中心训练越来越大的LLM。
大语言模型（LLM）近年来凭借训练时扩展（train-time scaling）取得了显著性能提升。然而，随着模型规模和数据量的瓶颈显现，测试时扩展（test-time scaling）成为进一步释放潜力的新方向。
谷歌Gemini全新升级！深度研究全球免费体验，还将支持45余种语言。谷歌旗下App与Gemini互联，正在2.0 Flash Thinking Experimental中上线。利用Gems更是可以量身定制「AI专家」：家教、健身教练、编程搭档都不在话下！
现在是 2025 年，新论文要以博客形式出现。
尽管 DeepSeek-R1 在单模态推理中取得了显著成功，但已有的多模态尝试（如 R1-V、R1-Multimodal-Journey、LMM-R1）尚未完全复现其核心特征。
洛杉矶初创公司 Moonvalley 推出了一款 AI 视频生成模型，该公司声称这是少数基于公开许可（非版权）数据训练的模型之一。
近年来，大语言模型 LLMs 在多种任务上的卓越表现已得到广泛认可。然而，要实现其高效部署，精细的超参数优化至关重要。为了探究最佳超参数的规律，我们开展了大规模的实证研究，通过在不同配置上进行网格搜索，我们揭示了一套通用的最优超参数缩放定律（Optimal Hyperparameter Scaling Law）。
就在刚刚，OpenAI 发布了一系列专为构建 AI Agents 设计的新工具和 API，帮助开发者更容易创建能自动完成任务的 AI Agents（智能体）。
在32道高等数学测试中，LLM表现出色，平均能得分90.4(按百分制计算)。GPT-4o和Mistral AI更是几乎没错！向量计算、几何分析、积分计算、优化问题等，高等AI模型轻松拿捏。研究发现，再提示（Re-Prompting）对提升准确率至关重要。
