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一年前，DeepSeek R1 横空出世，人们才意识到，真正让模型产生推理能力质变的，不必是更大的预训练规模 —— 后训练，用强化学习、过程奖励、闭环反馈，以极低的代价解锁了原本需要数倍算力才能触达的能力边界。
4 月初，LM Arena 评测平台上出现了三个匿名图像模型，代号分别是 maskingtape-alpha、packingtape-alpha、gaffertape-alpha。几小时后它们消失了。OpenAI 官方还没有正式宣布这个模型，但根据 API 返回的元数据和用户侧的测试记录，它已经有了一个被广泛接受的名字：GPT Image 2。
浪费的原因很具体，AI应用从“对话”转向“执行”，这些计算资源流向了较贵的大型旗舰模型，Agent在复杂多轮任务中，历史文件、对话会不断累积，大量无用、冗余、过期的信息会不断产生并且重复计算，Token消耗因此指数级增长。也就是说，企业和开发者在用最贵的车跑最短的路。
今天凌晨，Physical Intelligence发布了全新的VLA模型π0.7，狠狠敲了世界模型一记闷棍。π0.7第一次在机器人领域证明了Compositional Generalization（组合泛化），且VLA。
很多人以为，给Agent装上更多Skill，它就会变得更强。
这两天，一款名为Elephant（大象）的匿名模型，在OpenRouter上悄然亮相。上线不到48小时，这一模型已经冲到OpenRouter热榜（Trending）第一，目前调用量超过1850亿个token。
质量和成本只能二选一？通过大脑+小脑分层、场内+场外双轮驱动，数据堂给出了具身智能数据难题的解。
近日，国内多模态生成式人工智能公司智象未来（HiDream.ai）宣布完成超5亿元新一轮融资。本轮融资由东方富海、安徽省投资集团旗下的省产业投资公司、峰华资本等新股东联合投资，同时合肥产投、兴泰集团、合肥高投、安徽省人工智能母基金等老股东持续加注。
1997年深蓝下棋，2016年AlphaGo围棋，2026年9个Claude副本做真实科研……每次我们都说「只是特定领域」。这一次，我们真的还能说什么？欢迎来到AI成为科研同事、竞争者、甚至继任者的时代。
当奥特曼两次遇袭后，谷歌 DeepMind 悄悄做了一个反常规的决定：招一位哲学家。这是头部 AI 实验室第一次变相承认，AGI 已经不再只是工程问题。