11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空，参阅报道《英伟达发射了首个太空 AI 服务器，H100 已上天》。而刚刚谷歌宣布，他们也要让 TPU 上天。
昨天一大早，就发现美团开源了他们首款全模态实时交互大模型：LongCat-Flash-Omni。
用外卖的打法做AI模型？美团这是跟“又快又稳”杠上了（doge）。
直到我看到 Dedalus Labs 宣布完成 1100 万美元种子轮融资的消息，才意识到有人正在系统性地解决这个问题。这家由 Cathy Di 和 Windsor Nguyen 创立的公司，正在构建一个基础设施层，让开发者能够用 5 行代码就搭建起一个功能完整的 AI agent。这不是夸张的营销话术，而是他们真正在做的事情。
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。
当前的训练与评测范式存在一个根本性的局限：几乎所有主流 Benchmark（如 MATH500、AIME）都聚焦于孤立的单步问题，问题之间相互独立，模型只需「回答一个问题，然后结束」。但真实世界的推理场景往往截然不同： 为填补这一空白，复旦大学与美团 LongCat Team 联合推出 R-HORIZON—— 首个系统性评估与增强 LRMs 长链推理能力的方法与基准。
美团LongCat团队发布了当前高度贴近真实生活场景、面向复杂问题的大模型智能体评测基准——VitaBench（Versatile Interactive Tasks Benchmark）。VitaBench以外卖点餐、餐厅就餐、旅游出行三大高频生活场景为典型载体，构建了一个包含66个工具的交互式评测环境，并设计了跨场景综合任务。
Sora2太卷了。居然能预测ChatGPT的输出、渲染HTML？！让它模拟“给ChatGPT发信息”，它不仅生成了画面，还来了一段有问有答的“交互”。先是编了一个问题：Write a playful haiku about a cat staring out the window.（写一首关于猫凝视窗外的俏皮俳句。）
昨天，甲骨文突然宣布换帅！本月初刚去白宫参加闭门晚宴的CEO Safra Catz卸任，接任者是甲骨文云基础设施总裁Clay Magouyrk和甲骨文行业总裁Mike Sicilia。埃里森下定了决心，All in AI。
为了回答这一问题，来自牛津大学、Meta 超级智能实验室等机构的研究者提出设想：推理计算是否可以替代缺失的监督？本文认为答案是肯定的，他们提出了一种名为 CaT（Compute as Teacher）的方法，核心思想是把推理时的额外计算当作教师信号，在缺乏人工标注或可验证答案时，也能为大模型提供监督信号。
