刚拿下五角大楼大单，OpenAI 转头又盯上北约。同行因死守底线被军方出局，奥特曼却火速补位拥抱军工复合体。「非机密网络」的辩词难掩军事化野心，硅谷巨头正撕下技术中立伪装，彻底沦为军备竞赛的齿轮。
1984年，教育心理学家本杰明·布鲁姆（Benjamin Bloom）的一项实验，揭示了一个惊人的事实：接受一对一辅导的学生，成绩可以超越传统班级里98%的同学。这种效果被称为两个标准差优势，它证明了个性化教学的巨大潜力。但它也带来了一个现实难题：一对一辅导成本极高，无法普及。
猛料又来了，为了在24小时内打击伊朗的1000个目标，美国军方让Claude跟军方的Maven系统合作，提供目标建议，找到了精确的位置坐标！早在2021年美军撤军阿富汗时，Maven就被使用过。现代战争，已被AI重塑。
37位来自OpenAI、谷歌的AI科学家发文声援。
用「无本体数采」的方式训练具身模型，灵初智能的这条路径是 VLA 之后行业最热的方向之一。
估值高达390亿美元、英伟达持续看好的Figure，刚刚放出了最新进展，引来大量网友围观。
三年前，我们发布了这份榜单的第一版，目标很简单：找出哪些生成式 AI 产品真正被主流消费者使用。在当时，「AI 原生」公司和其他公司之间的界限很清晰。ChatGPT、Midjourney 和 Character.AI 都是围绕基础模型从零构建的产品，而软件行业的其他玩家还在摸索这项技术该怎么用。
视频生成进入大规模时代，但计算成本也炸了。
如果你在过去一年关注过大模型训练的技术，大概率听过 Muon 这个名字 —— 这个在月之暗面 K2 模型的相关讨论中走红的优化器，被视为是可能挑战 Adam 的新秀。它的思路很直接：对动量矩阵进行正交化，让各个奇异方向上的更新速率一致，提升训练效率。
谷歌首席AI科学家、传奇工程师Jeff Dean，在最新访谈中放出了一个炸裂预言： 未来每个工程师可能会各自管理50个智能体实习生，完成大量并行任务，而且沟通效率会比人更高效。
