学术界看不下去了，直接戳破：华尔街在尬吹谷歌TPU！起因是Meta被曝要和谷歌签订数十亿美元的TPU订单，消息曝出后英伟达盘中最大跌幅达到了7%，按照现在的市值计算，一举蒸发了超3000亿美元。反观谷歌，在盘中情绪最热烈时涨幅一度达4%，换算成市值相当于增加了约1500亿美元，合人民币超1万亿。
这篇文章很长，超过1万字，但是强烈建议你认真看看，我会和你一起窥探一个百万月活AI工具网站不曾对外公开的秘密。这篇文章成文于今年6月份，所描述的内容和截图都不是这个网站的最新面貌。但是，我一直觉得，一个成功的出海网站，对我们新手来说，最有参考价值的并非在它取得成功之后，而是在它早期的发展历程，包括早期的需求挖掘、早期的功能选择、早期的关键词布局、早期的内容规划、早期的外链记录等等。
李飞飞等顶尖学者投身的创业方向——世界模型是 AI 的下一站吗？ 「AI 是人类自诞生以来，唯一担得起『日新月异』这个词的技术领域，」在机器之心近日举办的 NeurIPS 2025 论文分享会圆桌讨论上，茶思屋科技网站总编张群英的开场感叹引发了在场专家们的共鸣。
让AI推荐一款家用车、一款新手机，甚至一家本地餐厅，10秒钟，看起来无所不知的AI就能迅速给出“智能推荐”名单。然而这份看起来客观中立的答案，背后可能早已被“精心策划”过。
REG 是一种简单而有效的方法，仅通过引入一个 class token 便能大幅加速生成模型的训练收敛。其将基础视觉模型（如 DINOv2）的 class token 与 latent 在空间维度拼接后共同加噪训练，从而显著提升 Diffusion 的收敛速度与性能上限。在 ImageNet 256×256 上，
深圳的冬天依然晴朗无云。站在 2025 IDEA 大会的会场，我今年最大的感受是大会现场有关「AGI 焦虑」变少了，对 AI 落地的「颗粒度」变细了。与去年相比，人们不再讨论 AGI 到底什么时候到来，不再充斥着对参数规模的盲目崇拜，而是更关注如何让 AI 带来更多的价值。
腾讯混元大模型团队正式发布并开源HunyuanOCR模型！这是一款商业级、开源且轻量（1B参数）的OCR专用视觉语言模型，模型采用原生ViT和轻量LLM结合的架构。目前，该模型在抱抱脸（Hugging Face）趋势榜排名前四，GitHub标星超过700，并在Day 0被vllm官方团队接入。
越来越多的AI产品开始在增长策略上密集试验。有的继承了移动互联网时代的经典打法，有的则挖掘出AI技术本身的独特能力。有搞出了AI版砍一刀，让用户和AI斗智斗勇把价格从49砍到0.99。
Google 前天发布了 Antigravity，一款号称“下一代 agentic 开发平台”的全新 IDE。官方宣传强调它能规划、执行、验证整个开发流程，似乎代表着 AI 编程进入了新的阶段。然而，最早一批上手使用的开发者却纷纷吐槽：任务跑着跑着就因“模型过载”中断，信用额度几十分钟内耗尽，连完整测试都难以完成，体验堪称“开局即崩”。
刚刚，一个名为 Whisper Thunder (aka) David 的神秘模型登上了 Artificial Analysis 视频榜榜首，超越了 Veo 3、Veo 3.1、Kling 2.5 以及 Sora 2 Pro 等目前市面上所有公开的 AI 视频模型。
