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随着大语言模型在各类应用中加速落地，一个核心技术瓶颈日益凸显——AI始终缺乏真正的长期记忆能力。当前主流的RAG（检索增强生成）方案依赖语义相似度检索历史信息，但“语义相似”并不等于“真正相关”，常常出现检索结果不完整、无法区分信息相关性、缺乏推理能力等问题。
昨晚，AI模型聚合平台OpenRouter宣布完成1.13亿美元（约合人民币7.67亿元）的B轮融资。本轮融资由谷歌母公司Alphabet旗下的成长基金CapitalG领投，英伟达NVentures、ServiceNow等一众风险投资机构跟投，a16z、Menlo Ventures持续加注。外媒报道，该公司融资过后估值飙升至13亿美元（约合人民币88.22亿元）。
真正的医疗 AI 需要架构重塑。
过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
智能体时代，如何让视觉分割更准确？
就在今天，教皇的首份AI通谕震撼发布，42300字宣言《壮丽人性》引人深思！Anthropic联创也绝望向教皇求助：大模型已经演化出恐惧与悲伤，人类实验室已经无法自我修正。
众所周知，大模型训练成本极高。
法国巴黎银行正与法国人工智能初创公司 Mistral AI 及其他合作伙伴合作，为应对 Anthropic 旗下 Mythos 等新模型带来的网络安全威胁做准备。
不用百万级 3D 标注，模型也能从普通驾驶视频中学会「自己是怎么动的」。Wayve 的 LA-Pose 试图把未标注视频里的运动信号，转化为自动驾驶系统所需的相机位姿估计能力。
过去几年，大模型竞争主要发生在 AI 公司之间。但随着 AI 开始从数字世界进入真实设备与物理世界，竞争逻辑正在发生变化。