这和“我只是用AI辅助写代码”完全不是一个层级的变化，而是一种跃迁式的升级——从增强个人生产力，变成真正意义上的端到端构建与交付。
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。
现有的 LLM 自动化 CUDA 方法大多只能优化单个 Kernel，面对完整的端到端 GPU 程序（如整个 VisionTransformer 推理）往往束手无策。
来自清华大学、鹏城实验室与阿里巴巴未来生活实验室的联合研究团队发现：现有任务相关的压缩方法不仅陷入效率瓶颈——要么一次性加载全文（效率低），要么自回归逐步压缩（速度慢），更难以兼顾“保留关键信息”与“保持自然语言可解释性”。
今天上午，上海创智学院 OpenMOSS 团队联合初创公司模思智能（MOSI），正式发布了端到端音视频生成模型 —— MOVA（MOSS-Video-and-Audio）。
近期，FlashLabs 发布并开源了其实时语音模型 Chroma 1.0，其定位为全球首个开源的端到端语音到语音模型。Chroma 1.0 发布之后，便在社媒爆火，吸引了大量的关注。X 上的官推帖子已经突破了百万浏览量。
当你在电商平台搜索“苹果”，系统会推荐“水果”还是“手机”？或者直接跳到某个品牌旗舰店？短短一个词，背后承载了完全不同的购买意图。而推荐是否精准，直接影响用户的搜索体验，也影响平台的转化效率。
来自 Player2 的研究员们提出了 Pixel2Play（P2P）模型，该模型以游戏画面和文本指令作为输入，直接输出对应的键盘与鼠标操作信号。在消费级显卡 RTX 5090 上，P2P 可以实现超过 20Hz 的端到端推理速度，从而能够真正像人类一样和游戏进行实时交互。P2P 作为通用游戏基座模型，在超过 40 款游戏、总计 8300 + 小时的游戏数据上进行了训练，
一个智能驾驶系统，在迈向高阶自动驾驶的过程中，应当具备何种能力？除了基础的感知、预测、规划、决策能力，如何对三维空间进行更深入的理解？如何具备包含法律法规、道德原则、防御性驾驶原则等知识？如何进行基本的视觉 - 语言推理？如何让智能系统具备世界观和价值观？
未来不远（Futuring Robot）正式宣布完成 2 亿元的天使轮融资，目前已经完成家庭通用机器人领域端到端模型落地，真实家庭实测，C 端商业化等重大阶段。
