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第 1 张，共 5 张：MiniMax M3.1 Flash来了：Opus 5.5刷屏的绝活，它也能做
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斯坦福：优化器「诸神之战」？AdamW 凭「稳定」胜出（在新窗口打开）
自2014 年提出以来，Adam 及其改进版 AdamW 长期占据开放权重语言模型预训练的主导地位，帮助模型在海量数据下保持稳定并实现较快收敛。
值得庆祝的进步！即梦图片4.0超全测评来了。（在新窗口打开）
很惊喜，真没想到 Nano Banana 刚体验几天，咱们即梦4.0火速跟上了。不是赶鸭子上架那种，是真的很强的猛猛大货上新。 先说小结论：总体效果还是很不错的，进步很大也很方便。有的地方有些小的不足，后续在图片和文字中我会有提到。
AI巨头陷版权风暴，免费的“数据盛宴”即将散场？（在新窗口打开）
近日，备受关注的德里亚·巴茨（Andrea Bartz）等诉Anthropic公司的集体诉讼案以一项高达15亿美元的和解协议暂告段落。该案自立案之初便牵动科技界与版权界神经，其最终处理结果及创纪录的和解金额，在AI行业内引发强烈震动。
喝点VC｜a16z：Computer-using Agents代表着一次超越浏览器自动化和RPA的跃迁（在新窗口打开）
Computer use是真正Agents的关键驱动力。它们的有效性取决于两个因素：能够接入多少工具，以及能否在这些工具之间进行推理。Computer use显著拓展了这两方面的能力——既赋予Agents使用任意软件的广度，也提升了它们将一系列动作串联成完整工作流的智能。
安利5个我觉得超酷的AI学习大法。（在新窗口打开）
在我前两天写过一篇AI自习室爆掉之后，很多粉丝在聊，有哪些好用的AI学习方法。
AI不再甘当打工仔：全球首家AI原生影视帝国如何用1.1亿美元颠覆好莱坞（在新窗口打开）
你有没有想过，AI公司终有一天会不再满足于给好莱坞当"乙方"？最近发生的一件事让我意识到，这个转折点来得比想象中更快。一家名为Cybever的AI初创公司突然宣布转型，直接摇身一变成了Utopai Studios——全球首家AI原生影视工作室。
具身VLA后训练：TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法（在新窗口打开）
在多模态大模型的基座上，视觉 - 语言 - 动作（Visual-Language-Action, VLA）模型使用大量机器人操作数据进行预训练，有望实现通用的具身操作能力。
淘宝开测“帮我挑”，这下AI真要帮大家花钱了（在新窗口打开）
淘宝目前对AI技术的应用，是试图让消费者更轻松地做出决定。
刚刚，光刻机巨头ASML杀入AI！豪掷15亿押注「欧版OpenAI」，成Mistral最大股东（在新窗口打开）
光刻机巨头ASML斥资15亿美元，领投「欧版OpenAI」——Mistral AI。这家成立仅两年的AI初创，估值已达140亿美元。路透独家，ASML豪掷15亿美元领投Mistral AI，将成为这家法国AI新星的最大股东。
前豆包大模型市场负责人创业，GEO服务商「PureblueAI清蓝」获千万级种子轮融资（在新窗口打开）
用模型学习模型，为企业主生产更容易被AI推荐的营销内容。
3999让机器人家务全包，抱抱脸联合创始人：开源YYDS！（在新窗口打开）
3999元，不够买一台苹果手机，但能DIY个机器人（doge）。
前字节产品设计师创业“AI宠物”，再获数千万元融资（在新窗口打开）
做了大量的用户调研后，Ropet团队得到一个重要认知，用户对于AI情感陪伴产品的需求，其实并不是“对话”。
苹果端侧AI两连发！模型体积减半、首字延迟降85倍，iPhone离线秒用（在新窗口打开）
苹果在 Hugging Face上放大招了！这次直接甩出两条多模态主线：FastVLM主打「快」，字幕能做到秒回；MobileCLIP2主打「轻」，在 iPhone 上也能起飞。更妙的是，模型和Demo已经全开放，Safari网页就能体验。大模型，真·跑上手机了。
蚂蚁即将上线通用 Agent（在新窗口打开）
一年前的今天，特工宇宙团队在外滩大会上首次接触到蚂蚁百宝箱团队。
陶哲轩都惊了！o3首战「AI奥数」碾压夺冠，开源军团仅差5分狂追OpenAI（在新窗口打开）
AI界奥数杯，重启了！OpenAI o3首次杀入赛场，在算力拉满的情况下，直接以最高47分的逆天成绩炸翻全场。值得一提的是，前五模型合并得分仅与o3差5分，开源与闭源差距再次缩小。
时空壶发布 W4：用「硬核」技术，打赢一场 AI 翻译的「标准」之战（在新窗口打开）
翻译耳机这个新赛道，当巨头还在做「功能」，这家公司已在定义「体验」。
深度长文AI一键生成：实测字节扣子空间新功能（在新窗口打开）
事到如今，学会使用AI辅助工作已经成为重要的技能之一，对创作也是如此。
空间智能新高度：港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧级图像大规模3D场景重建Transformer（在新窗口打开）
香港科技大学谭平教授团队与地平线（Horizon Robotics）团队最新发布了一项 3D 场景表征与大规模重建新方法 SAIL-Recon，通过锚点图建立构建场景全局隐式表征，突破现有 VGGT 基础模型对于大规模视觉定位与 3D 重建的处理能力瓶颈，实现万帧级的场景表征抽取与定位重建，将空间智能「3D 表征与建模」前沿推向一个新的高度。
16岁创业，22岁做成百亿独角兽！3位高中同学帮大厂训AI年入1亿美金（在新窗口打开）
Meta豪掷143亿收购Scale AI，意外成就了3名22岁青年的创业神话！他们靠着为OpenAI等顶级AI实验室输送模型专家训练师，干出百亿独角兽Mercor，年入1亿美金。目前，Mercor在《福布斯》Cloud 100 榜单中排名第89位。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃（在新窗口打开）
开放词汇识别与分类对于全面理解现实世界的 3D 场景至关重要。目前，所有现有方法在训练或推理过程中都依赖于 2D 或文本模态。这凸显出缺乏能够单独处理 3D 数据以进行端到端语义学习的模型，以及训练此类模型所需的数据。与此同时，3DGS 已成为各种视觉任务中 3D 场景表达的重要标准之一。