近来，世界模型（World Model）很火。多个 AI 实验室纷纷展示出令人惊艳的 Demo：仅凭一张图片甚至一段文字，就能生成一个可交互、可探索的 3D 世界。这些演示当然很是炫酷，它们展现了 AI 强大的生成能力。
一次「常规更新」搞崩半个地球，Cloudflare CTO紧急谢罪：我们搞砸了！Cloudflare自杀式Bug引发连锁反应，波及全球20%网站。当数百万爬虫撑爆了防御名单，Cloudflare的崩溃揭示了AI时代最深的基建隐忧，人类还能跟得上AI进化的脚本吗？
为了同时解决知识的实时性和推理的复杂性这两大挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生。它与 RAG 的核心区别在于，Search Agent 能够通过与实时搜索引擎进行多轮交互来分解并执行复杂任务。这种能力在人物画像构建，偏好搜索等任务中至关重要，因为它能模拟人类专家进行深度、实时的资料挖掘。
AI新王来了！马斯克Grok 4.1静默上线，一夜之间登顶LMArena，Gemini 2.5 Pro却被按在地上摩擦。主打情商智商在线，算力又扩增一个数量级。这一次，Grok 4.1一共放出了两大版本：Grok 4.1 Thinking和Grok 4.1。
「Voice Image」创始人 Nick Lahoika 出生在白俄罗斯，后来移民到爱沙尼亚才开始学习英语，跨语言的生活环境让他在很长一段时间内都对表达缺乏自信，直到遇到了一位专业声音教练。他才意识到表达是可以训练的，这也成为其创业的起点。
长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。
市场不是机器，而是人群；不是公式，而是故事。TwinMarket让AI学会讲述这些故事。 1994年，美国圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）推出了一个野心勃勃的项目：人工股票市场（A
来⾃阿⾥巴巴夸克、北京⼤学、中⼭⼤学的研究者提出了⼀种新的解决⽅案：搜索自博弈 Search Self-play（SSP）⸺⼀种⾯向深度搜索 Agent 的⾃我博弈训练范式。其核⼼思路是：让⼀个模型同时扮演两个⻆⾊⸺「出题者」和「解题者」，它们在对抗训练中共同进化，使训练难度随着模型能⼒动态提升，最终形成⼀个⽆需⼈⼯标注的动态博弈⾃我进化过程。
题图 | 来自SeaArt 作者 | 落日飞车 如今在全球AI竞赛中，中国厂商已从早期的跟跑者，转变为不可忽视的强力竞争者。 时间回到2023年，AI相关榜单都还被西方产品所霸占，仅过了一年这个格局就
谷歌AI掌舵人Jeff Dean点赞了一项新研究，还是出自清华姚班校友钟沛林团队之手。Nested Learning嵌套学习，给出了大语言模型灾难性遗忘这一问题的最新答案！简单来说，Nested Learning（下称NL）就是让模型从扁平的计算网，变成像人脑一样有层次、能自我调整的学习系统。
