搜索
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。
随着全球遥感卫星持续运行，地球观测数据正在快速增长。多源、多时相、多光谱遥感影像为国土监测、生态评估、灾害预警、气候变化研究等任务提供了重要数据基础，但也带来了显著的存储、传输和计算压力。
刚刚的，面壁智能联合 OpenBMB 搞了个端侧开源周。今天作为开源周的第一天，端出来的是个好东西 BitCPM-CANN，模型权重只需要约 200 MB 的内存，手表也够跑
过去，一部动画短片的诞生往往需要数月甚至一年的漫长周期。从分镜、原画、建模到渲染，每一个环节都堆砌着密集的人力与时间成本。但在上周末，北京三里屯的一场活动，彻底颠覆了这一传统认知。
当 AI 开始加速 AI，模型公司的迭代周期正在被进一步压缩，模型公司开始进入“月更时代”。
有个31B参数的大模型，正常需要80GB显存才能跑。但现在，24GB显存就能跑满血版。这个版本叫Gemma-4-31B-JANG_4M-CRACK——"CRACK"这个词不要理解歪了，它本质是量化压缩加上对齐微调之后的部署版本，不是什么黑客攻击，就是工程优化。24GB，MacBook Pro，直接跑。苹果用户优先优化，MLX原生支持，月下载13000次。
今日，百度推出新一代基础模型文心5.1。百度称，文心5.1将总参数压缩至约1/3、激活参数压缩至约1/2，使用业界同规模模型约6%的预训练成本，实现同级别模型基础效果领先。不过，百度并未明确说明这一“6%成本”的具体对标模型范围与口径。
多轮视觉问答，正在成为LVLM推理效率的“照妖镜”。
AI投资新主题：超千亿美元砸向AI重塑传统行业介绍了AI热钱的新流向——寻找“物理世界的不可压缩性”。无论AI多先进，总要深入码头、林场、农田、工厂，重塑实业的生产函数与价值锚点。
五一假期前，AI社区被一篇「GPT-5.5拥有近10万亿参数」的论文刷屏，今天这项研究就被研究者打假了！研究者表示，修正论文中的各种问题后，GPT-5.5的参数很可能约为1.5T。