近年来，AI大模型在数学计算、逻辑推理和代码生成领域的推理能力取得了显著突破。特别是DeepSeek-R1等先进模型的出现，可验证强化学习（RLVR）技术展现出强大的性能提升潜力。
一家名为Palabra AI 的初创公司正在开发 AI 语音翻译引擎，致力于解决教学大型语言模型(LLMs)理解多种语言这一颇具挑战性的难题。
给 Sam 的专业建议：直播选人要小心。 大家都是老朋友，在新 Lab 聚首了。
刚刚，一篇来自香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构的论文上线了 arXiv，其中提出了一个用于构建和扩展 CUA（使用计算机的智能体）的完全开源的框架。 使用该框架，他们还构建了一个旗舰模型 OpenCUA-32B，其在 OSWorld-Verified 上达到了 34.8% 的成功率，创下了新的开源 SOTA，甚至在这个基准测试中超越了 GPT-4o。
当前训练强大的大语言模型（LLM），就像是培养一个顶尖运动员，需要大量的、由专家（人类标注员）精心设计的训练计划和教材（高质量的标注数据）。
在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
中国自研世界模型Matrix-3D只需单张图就能生成可自由探索的3D世界，不仅效果对标李飞飞的World Labs，而且还能实现更大范围的探索空间，率先进入AI理解世界的前沿领域。
近年来，文生图模型（Text-to-Image Models）飞速发展，从早期的 GAN 架构到如今的扩散和自回归模型，生成图像的质量和细节表现力实现了跨越式提升。这些模型大大降低了高质量图像创作的门槛，为设计、教育、艺术创作等领域带来了前所未有的便利。
据知情人士透露，风投公司Andreessen Horowitz 已同意牵头向材料科学人工智能初创公司 Periodic Labs 投资 2 亿美元。
做出AI时代的LABUBU，成了大厂们的目标之一。不过就AI玩具来说，技术是加分项，但并不是核心。想做出下一个LABUBU，要在技术成本和情感溢价中找到平衡。 在2025年下半年，大厂的AI争夺战已经卷到了玩具上。
