Kimi K2 Thinking训练真的只花了460万美元？杨植麟亲自带队，月之暗面创始团队出面回应了。这不是官方数据。训练成本很难计算，因为其中很大一部分用于研究和实验。他们还透露训练使用了配备Infiniband的英伟达H800，GPU数量也比巨头的少，但充分利用了每一张卡。
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是一种日益流行的新视角合成方法，给定 3D 场景的一组带位姿的图像（即带有位置和方向的图像），3DGS 会迭代训练一个场景表示，该表示由大量各向异性 3D 高斯体组成，用以捕捉场景的外观和几何形状。
临床诊断并非一次性的「快照」，而是一场动态交互、不断「探案」的推理过程。然而，当下的大模型大多基于静态数据训练，难以掌握真实诊疗中充满不确定性的多轮决策轨迹。如何让AI学会「追问」、选择检查，并一步步抽丝剥茧，迈向正确诊断？
你是否曾为搭建具身仿真环境耗费数周学习却效果寥寥？ 是否因人工采集海量交互数据需要高昂成本而望而却步？ 又是否因找不到足够丰富真实的开放场景让你的智能体难以施展拳脚？
复旦⼤学、上海创智学院与新加坡国立⼤学联合推出全模态端到端操作⼤模型 RoboOmni，统⼀视觉、⽂本、听觉与动作模态，实现动作⽣成与语⾳交互的协同控制。开源 140K 条语⾳ - 视觉 - ⽂字「情境指令」真机操作数据，引领机器⼈从「被动执⾏⼈类指令」迈向「主动提供服务」新时代。
在一场矿难救援中，时间意味着生命。想象一台搜救机器人在部分坍塌的矿井中穿行：浓烟、碎石、扭曲的金属梁。它必须在险象环生的环境中迅速绘制地图，识别路径，并精准定位自己的位置。
随着全球用户健康意识的不断提升，健身成为最高频的生活习惯之一，如何让健身更有效、科学并预防损伤是一门专业技能，因而健身教练的市场也水涨船高，一年上万的费用随处可见，对于用户来说，私教定制一方面价格比较贵，另一方面在时间上的自由度更低，无法随时随地进行。而现在全球首款AI健身伴侣BodyPark ATOM即将上线KS，助于用户更高效、更智能地训练。
全开源多模态大模型（MLLM）的性能，长期被闭源和半开源模型“卡脖子”。
本文基于研究者的系统性综述，围绕“AI Scientist（AI科学家）”这一新的概念展开，核心线索是研究者的六阶段方法论与三阶段演进轨迹；您如果正搭建一个可验证、可协作、可扩展的研究自动化体系，这篇综述更像一张总路线图而非空洞口号，有不少思路可以借鉴。
Sasha Rush 在分享开头就提到，Cursor Composer 在他们的内部 benchmark 上的表现几乎与最好的 Frontier 模型（前沿模型）持平，并且优于去年夏天发布的所有模型。它的表现明显好于最好的开源模型，以及那些被标榜为"快速"的模型。
