蚂蚁集团这波操作大圈粉！智东西10月28日报道，10月25日，蚂蚁集团在arXiv上传了一篇技术报告，一股脑将自家2.0系列大模型训练的独家秘籍全盘公开。今年9月至今，蚂蚁集团百灵大模型Ling 2.0系列模型陆续亮相，其万亿参数通用语言模型Ling-1T多项指标位居开源模型的榜首
母亲被杀，尸体藏进洗衣机，女儿却用AI伪造她的声音、假扮她的样子，让世界以为她还活着。十天后，真相才浮出水面，竟是亲生女儿弑母，后用AI伪造母亲声音！AI没有杀人，却做了帮凶。我们该害怕的，是机器的失控，还是人性的冷酷？
AI大house真来了。
凌晨三点，一个用户在 ChatGPT 的对话框里输入，「我已经没有办法再坚持了。」
当AI开始「自己学会学习」，人类的角色正在被重写。DeepMind最新研究DiscoRL，让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则——无需人类设计算法。它在Atari基准中击败MuZero，在从未见过的游戏中依旧稳定高效。
当地时间 10 月 27 日，埃隆·马斯克为互联网带来了一个新的知识工具。这位亿万富翁名下的人工智能公司 xAI 推出了 Grokipedia，一个由 AI 生成的在线百科全书平台。马斯克在社交媒体 X 上宣称，这将是对维基百科（Wikipedia）的“巨大改进”，甚至称其为实现 xAI“理解宇宙”目标的“必要步骤”。但这个雄心勃勃的项目在上线几小时后就引发了争议。
当强大的多模态大语言模型应用于地球科学研究时，它面临着无法忽视的 「阿克琉斯之踵」
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
人眼秒懂，AI抓瞎！网友用光学错觉玩坏大模型，全网百万人围观。
能看懂相机参数，并且生成相应视角图片的多模态模型来了。
周日晚上，都准备去睡觉了。结果在 X 上刷到一条消息，有个国外的博主说，MiniMax 的 M2 模型将会成为中国最好的模型，与 Sonnet 4.5 旗鼓相当。 我当时心里咯噔一下。MiniMax?
具身智能是近年来非常火概念。一个智能体（比如人）能够在环境中完成感知、理解与决策的闭环，并通过环境反馈不断进入新一轮循环，直至任务完成。这一过程往往依赖多种技能，涵盖了底层视觉对齐，空间感知，到上层决策的不同能力，这些能力便是广义上的具身智能。
今日（10 月 28 日），高通正式宣布推出两款全新芯片——高通 AI200 和高通 AI250，以及相应的机架级解决方案。此举直接挑战了由英伟达和超威半导体长期主导的 AI 芯片领域。消息宣布后，高通股价依然应声飙升，涨幅超 11%，创 2024 年 7 月以来新高。
让AI懂地理，它才会走得更远。GeoEvolve让AI从助理变成「地理学博士生」，自己修bug、改算法、进化模型——这下，科学家可能真的要有个AI同事了。MIT和斯坦福学者提出了GeoEvolve，尝试了这样一种探索：
近日，在 CNCC2025 大会上，郑波首次公开了淘宝全模态大模型的最新进展，并系统介绍了多模态智能在淘宝 AIGX 技术体系的研究应用。另外，结合 AI 模型技术在淘宝应用中的实践，他认为，「狭义 AGI 很可能在 5-10 年内到来。」
刚刚，不发论文、爱发博客的 Thinking Machines Lab （以下简称 TML）再次更新，发布了一篇题为《在策略蒸馏》的博客。在策略蒸馏（on-policy distillation）是一种将强化学习 (RL) 的纠错相关性与 SFT 的奖励密度相结合的训练方法。在将其用于数学推理和内部聊天助手时，TML 发现在策略蒸馏可以极低的成本超越其他方法。
彭超曾在华为印度、阿里任消费硬件业务1号位；联合创始人齐炜祯为Multi-token架构开创学者，被Deepseek、Qwen引入预训练方法。
2023 年的秋天，当全世界都在为 ChatGPT 和大语言模型疯狂的时候，远在澳大利亚悉尼的一对兄弟却在为一个看似简单的问题发愁：为什么微调一个开源模型要花这么长时间，还要用那么昂贵的 GPU？
学界杀入主赛道！UCL 校园团队 EuniAI 抛出开源智能体 Prometheus，在 SWE-bench Verified 上 71.2% Pass@1、主榜实锤合并；成本低至 $0.23/issue。
OpenAI现在已经完全是互联网大厂的路数了。
OpenAI 发布了一份报告： AI in Japan: OpenAI’s Economic Blueprint 如何利用 AI，加速创新、增强竞争力，并推动可持续、包容性的增长
可能很多人还不知道，京东云早就做了类似字节 Coze 这样的产品，并且已经 100% 开源。目前市面上同类产品有不少，京东云 JoyAgent 主打的一个亮点就是它在京东内部的场景中验证过，更贴合企业严肃商业场景的需求。今天，我做个记录，也把操作流程和经验分享给大家。
预训练的核心是推动损失函数下降，这是我们一直追求的唯一目标。
近日，来自普渡大学、德克萨斯大学、新加坡国立大学、摩根士丹利机器学习研究、小红书 hi-lab 的研究者联合提出了一种对离散扩散大语言模型的后训练方法 —— Discrete Diffusion Divergence Instruct (DiDi-Instruct)。经过 DiDi-Instruct 后训练的扩散大语言模型可以以 60 倍的加速超越传统的 GPT 模型和扩散大语言模型。
3D点云异常检测对制造、打印等领域至关重要，可传统方法常丢细节、难修复。上海科大与密歇根大学携手打造PASDF框架，借助「姿态对齐+连续表征」技术，达成检测修复一体化，实验显示其精准又稳定。
当今的 AI 智能体（Agent）越来越强大，尤其是像 VLM（视觉-语言模型）这样能「看懂」世界的智能体。但研究者发现一个大问题：相比于只处理文本的 LLM 智能体，VLM 智能体在面对复杂的视觉任务时，常常表现得像一个「莽撞的执行者」，而不是一个「深思熟虑的思考者」。
「东州市第一监狱，犯人屠国安被狱警带到了招待室。 门一开，他看到有人背对着他，对方短发，身形纤瘦，姿态挺拔，在他的记忆里，并没有这样的熟人。」
月之暗面融资传闻升级，估值或逼近MiniMax。Kimi产品因MAU下滑、DeepSeek冲击失速，战略转向Coding和Agent方向，推出分层会员订阅商业化。杨植麟在开源上妥协，但坚持基座模型和toC路线，面临分发弱势和高昂成本，未来半年需明确定位应对激烈竞争。
OpenAI凭ChatGPT坐拥8亿周活与预计约130亿美元年收入，订阅难覆盖成本、探索广告并豪赌算力扩张；Anthropic低调专攻企业，Claude在代码等场景见长，企业占营收八成、30万客户、年收入约70~90亿美元。OpenAI主攻C端，Anthropic深耕B端，前者求声量与规模，后者重价值与稳健，胜负未定。
近日，号称是首个专注于金融市场的 AI 实验室的美国实验室 Nof1 启动了一个将多个 AI 大模型置于真实金融市场中进行自动化交易对决的实验平台。这一项目的名称叫做 Alpha Arena，它是一个
