2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
加州大学河滨分校团队发现，AI组合推理表现不佳部分源于评测指标过于苛刻。他们提出新指标GroupMatch和Test-Time Matching算法，挖掘模型潜力，使GPT-4.1在Winoground测试中首次超越人类，0.2B参数的SigLIP-B16在MMVP-VLM基准测试上超越GPT-4.1并刷新最优结果。这表明模型的组合推理能力早已存在，只需合适方法在测试阶段解锁。
Cal AI联合创始人Zach Yadegari自7岁起学习编程，16岁卖出自己首个应用赚得近10万美元，并与另外一名高中生联合创办了一家年营收达3000万美元的AI应用公司。在被常春藤盟校拒绝后，Yadegari选择进入迈阿密大学。Yadegari认为AI时代会出现更多年轻的创业者，他给出的最重要的一条创业建议就是：立刻行动。
去年，谢赛宁（Saining Xie）团队发布了 Cambrian-1，一次对图像多模态模型的开放式探索。但团队没有按惯例继续推出 Cambrian-2、Cambrian-3，而是停下来思考：真正的多
几个月后，这家非营利研究机构及其新拆分的商业实体 Edison Scientific 又发布了一套更强大的 AI 科学家系统 Kosmos。这个系统在单次运行中可以持续工作 12 至 48 小时，完成相当于人类科研团队数月才能完成的工作量，且其产出的发现中有近 80％ 经独立专家验证为准确。
近几年，各大词典评选的年度词汇中，AI 相关的新词异军突起。最新出炉的 2025 年柯林斯词典年度词汇，花落「vibe coding」——也不意外，它几乎是今年最热门的 AI 技术。 如果再往回拨一点
昨天，月之暗面发布全新模型Kimi K2 Thinking，一上线就挤爆了服务器。思考，是它的核心卖点，自称是开源的「思考Agent模型」。在Tau2 Bench Telecom基准测试中，K2 Thinking位列第一。
研究团队提出一种简洁且高效的算法 ——SimKO (Simple Pass@K Optimization)，显著优化了 pass@K（K=1 及 K>1）性能。同时，团队认为当前的用熵（Entropy）作为指标衡量多样性存在局限：熵无法具体反映概率分布的形态。如图 2（c）所示，两个具有相同熵值的分布，一个可能包含多个峰值，而另一个则可能高度集中于一个峰值。
11月7日，Xsignal (奇异因子) 携手中欧国际工商学院（CEIBS）AI与营销创新实验室 联合举办“AI驱动营销新范式：GEO白皮书发布暨AI搜索时代的品牌竞争力”论坛，重磅发布行业首份《AI搜索时代：从GEO到AIBE的品牌新蓝图｜GEO白皮书｜2026》，定义AI时代品牌新标准、重塑营销底层逻辑！
3年时间，年收入达2.8亿美元，估值40亿美元。这是AI推理赛道跑出的最快独角兽。2025年10月28日，Fireworks AI宣布完成2.54亿美元C轮融资，由Lightspeed、Index Ventures和Evantic领投，英伟达、AMD、红杉资本、Databricks等跟投。创始人乔琳是PyTorch框架的核心创建者、复旦大学计算机系校友。
