AI不应是巨头游戏，模型也不是越大越聪明。近日，「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型，剑指Scaling Law软肋，为轻量化、开放式AI探索了新方向。
谷歌大模型将迎颠覆升级！Gemini负责人爆料：长上下文效率与长度双重突破在即，注意力机制迎来惊人发现。Scaling Law未死，正加速演变！
MiniMax 海螺视频团队「首次开源」了 VTP（Visual Tokenizer Pre-training）项目。他们同步发布了一篇相当硬核的论文，它最有意思的地方在于 3 个点：「重建做得越好，生成反而可能越差」，传统 VAE 的直觉是错的
压缩即智能，又有新进展！
智能体（Agent），即基于语言模型且具备推理、规划和行动能力的系统，正在成为现实世界 AI 应用的主导范式。
如果说大模型的预训练（Pre-training）是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」，那么测试时扩展（Test-time scaling, TTS）更像是一场在推理阶段进行的「即时战略游戏」。
自动驾驶数据荒怎么破？
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？
AI正从「规模时代」，重新走向「科研时代」。这是Ilya大神在最新采访中发表的观点。这一次，Ilya一顿输出近2万字，信息量爆炸，几乎把当下最热门的AI话题都聊了个遍：Ilya认为，目前主流的「预训练 + Scaling」路线已经明显遇到瓶颈。与其盲目上大规模，不如把注意力放回到「研究范式本身」的重构上。
Ilya重磅访谈放出！1个半小时，全程2万字，他爆出惊人观点：Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。
