“TreeSynth” 就这样起源于作者们最初的构想：“如何通过一句任务描述生成海量数据，完成模型训练？” 同时，大规模 scalibility 对合成数据的多样性提出了新的要求。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
Alex 是一家开发 AI 招聘官的初创公司，该公司表示其技术已帮助企业进行视频面试和电话初筛。约18 个月前联合创办 Alex 的王亚伦（图中下排居中）向 TechCrunch 透露，该公司的语音 AI 工具能在求职者投递简历后立即开展自主面试。"我们的 AI 招聘官每天进行数千场面试，帮助求职者进入全球顶尖企业工作，"他说道。
一家来自印度苏拉特的创业公司 Rocket.new 却声称他们解决了这个问题。不仅如此，他们还刚刚完成了1500万美元的种子轮融资，由Salesforce Ventures和Accel联合领投，Together Fund跟投。更令人惊讶的是，这家公司从beta版上线到完成融资仅用了3个月时间，目前已经拥有40万用户，分布在180个国家，年收入达到450万美元。
全新一代 video-SALMONN 2/2+、首个开源推理增强型音视频理解大模型 video-SALMONN-o1（ICML 2025）、首个高帧率视频理解大模型 F-16（ICML 2025），以及无文本泄漏基准测试 AVUT（EMNLP 2025） 正式发布。新阵容在视频理解能力与评测体系全线突破，全面巩固 SALMONN 家族在开源音视频理解大模型赛道的领先地位。
这家名为Howie的西雅图创业公司刚刚完成了600万美元的种子轮融资，背后的故事比融资本身更值得关注。Superhuman的CEO Rahul Vohra用它来"减少日程安排时间，，All-In播客的Jason Calacanis用它来控制自己的会议节奏，
在三维重建不断走向工程化的今天，前馈式3D Gaussian Splatting（Feed-Forward 3DGS）正火速走向产业化。 然而，现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”（pixel-aligned）策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
最新案例显示，由三位前OpenAI 员工于五月创立的 Applied Compute 公司，在完成上一轮估值 1 亿美元的融资仅三个月后，正以 5 亿美元估值洽谈新一轮融资。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
AI下半场，AGI已成过去式，ASI正引领新智能革命！OpenAI推出的GDPval评估体系，通过真实工作任务审视大模型潜力，揭示AI如何从实验室走向3万亿经济战场，助力人类从日常琐事中解放，拥抱创造性未来。
