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据The Information今日报道，两位知情人士透露，OpenAI今年第一季度的营收约为57亿美元（约合人民币387.7亿元），比其主要竞争对手Anthropic同期收入高出近10亿美元（约合人民币68亿元）。
AI办公彻底变天了！阿里QoderWork重磅发布全球首个AI Native自定义工作台，推出设计、PPT、写作三大领域模式。AI办公正式从「对话驱动」走向「领域驱动」。
xbench，就是红杉自己弄的那个中立评测lab，刚刚又整了个新活：让 AI 做药企的数据分析，跟人类实习生比个高低，然后遥遥领先的赢了
近年来，大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时，传统的链式思维（Chain-of-Thought）往往就开始「吃力」：容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱，而且顺序生成的效率天然受限。
在联邦学习中，如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销，是一个亟需解决的挑战。
在大模型后训练中，数据不再只是 “越多越好”，而是要像人类学习一样，动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调；数月后，由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO，并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。
生成模型的偏好对齐，可能正在进入一个新的阶段。
阿里巴巴 Z-Image 团队联合香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港中文大学等机构提出 D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），首个针对少步扩散模型的在线策略自蒸馏框架。D-OPSD 无需奖励模型、无需成对偏好数据，
Anthropic 刚刚出了一份 36 页的创始人手册：创建一家 AI Native 的公司，几个人，做几百人的事儿。由着这个问题，手册把创业拆成四个阶段（想法、MVP、上线、规模化），每个阶段讲清楚该做什么、容易踩什么坑、Claude 的三个产品形态（Chat、Cowork、Code）分别在什么时候用
当下的大模型后训练（Post-training）pipeline 中，On-Policy Distillation（OPD）已经成为了明星技术。从 Qwen3、MiMo 到 GLM-5，业界纷纷采用 OPD 并报告了巨大的性能提升。相比于强化学习（RL）稀疏的结果奖励，OPD 提供了密集的 Token 级别监督信号，看起来就像是一顿「免费的午餐」。