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”
Scale AI的新软件工程基准SWE-BENCH PRO，出现反转！表面上看，“御三家”集体翻车，没一家的解决率超过25%： GPT-5、Claude Opus 4.1、Gemini 2.5分别以23.3%、22.7%、13.5%的解决率“荣”登前三。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。
人工智能初创公司Invisible Technologies 作为 Scale AI 的竞争对手，在新一轮融资中筹集 1 亿美元资金，这凸显了硅谷投资者对人工智能热潮基础构建模块的持续关注。
就在 Scale AI 公司的 95 后创始人 Alexandr Wang 在 Meta 挑大梁之际，他迎来了一位比他更小的 00 后劲敌。这名 00 后叫阿里·安萨里（Ali Ansari），是一名
AI 数据行业，总有新人出头。
Meta豪掷143亿收购Scale AI，意外成就了3名22岁青年的创业神话！他们靠着为OpenAI等顶级AI实验室输送模型专家训练师，干出百亿独角兽Mercor，年入1亿美金。目前，Mercor在《福布斯》Cloud 100 榜单中排名第89位。
存款60美元、欠债1.5万美元，82岁的Luis正在积极学习提示词策略，创办科技公司，他想用AI为自己的人生来一场漂亮的收官；年近80的Scalettar，教会了96岁丈夫使用AI编辑。AI为许多美国老年人打开了一个新世界，他们比许多年轻人更接受，也更会用AI。
近日，快手与清华大学孙立峰团队联合发表论文《Towards User-level QoE: Large-scale Practice in Personalized Optimization of Adaptive Video Streaming》，被计算机网络领域的国际顶尖学术会议 ACM SIGCOMM 2025 录用。
两个多月前，Meta豪掷143亿美元收购Scale AI 49%的股份。
