OpenAI在SWE-bench Verified编程测试中仅完成477道题却公布74.9%高分，对比之下，Anthropic的Claude完成全部500题。
企业在AI数据竞赛中面临数据抓取挑战，聚合器通过网页抓取或用户同意绕过限制，导致控制丧失、安全风险和品牌侵蚀。解决方案包括强化合同条款、API协议控制、数据泄露防护和主动维权，如Reddit诉Anthropic案启示合同作为AI数据管理框架。
开源赛道也是热闹了起来。 就在深夜，字节跳动 Seed 团队正式发布并开源了 Seed-OSS 系列模型，包含三个版本： Seed-OSS-36B-Base（含合成数据） Seed-OSS-36B-Base（不含合成数据） Seed-OSS-36B-Instruct（指令微调版）
瞧，上面这套“哪里不对改哪里”的操作，就来自“凌晨战神”Qwen团队最新发布的——Qwen-Image-Edit。作为Qwen-Image20B的图像编辑版，Qwen-Image-Edit除了能做上面这种精准的文字修改，还能够新增、消除、重绘、修改元素，而且还支持IP编辑、视角切换、风格迁移等生成式玩法。
字节Seed发布全新多模态智能体框架——M3-Agent。 像人类一样能听会看、具备长期记忆，并且免费开源！？
今天凌晨，阿里推出了最新图像编辑模型 Qwen-Image-Edit！该模型基于 200 亿参数的 Qwen-Image 架构构建，支持中英文双语精准文本编辑，在保持原有风格的同时完成修改。此外，Qwen-Image-Edit 将输⼊图像同时输⼊到 Qwen2.5-VL（实现视觉语义控制）和 VAE Encoder（实现视觉外观控制），兼具语义与外观的双重编辑能⼒。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
今年，AI+医疗无疑成了全球市场的热门赛道，而Truemeds凭借其独特的商业模式，成为印度在这一领域的黑马。
一家名为Palabra AI 的初创公司正在开发 AI 语音翻译引擎，致力于解决教学大型语言模型(LLMs)理解多种语言这一颇具挑战性的难题。
AI生成论文泛滥成灾，arXiv平台看不下去了—— 紧急升级审核机制，用自动化工具来检测AI生成内容。 Nature最新发现，原来每年竟然都有2%的论文会因为AI使用被拒？！ 比如像，bioRxiv和medRxiv每天都要拒绝十多篇公式化AI手稿，每个月就高达7000多份。
