今天读了 Aha（原 Head AI）的两篇博客文章，我强烈建议所有做 AI 工具或者 AI ToB 产品的同学都读一读。https://aha.inc/university?universityType=Aha+insights&utm_source=inf001这里有他们对 AI 产品边界的理解，也有很多工程和系统层面的实操细节。
外媒最新消息显示，月之暗面的新一轮融资，已经进入临门一脚的“收尾阶段”。这一轮资金规模被多名知情人士形容为“数亿美元级别”，目标估值则被抬到了约 40 亿美元区间。相比 2024 年 B 轮融资时 30 亿美元出头的定价，又上了一个台阶。
AI正从「规模时代」，重新走向「科研时代」。这是Ilya大神在最新采访中发表的观点。这一次，Ilya一顿输出近2万字，信息量爆炸，几乎把当下最热门的AI话题都聊了个遍：Ilya认为，目前主流的「预训练 + Scaling」路线已经明显遇到瓶颈。与其盲目上大规模，不如把注意力放回到「研究范式本身」的重构上。
当大模型参数量冲向万亿级，GPT-4o、Llama4 等模型不断刷新性能上限时，AI 行业也正面临前所未有的瓶颈。Transformer 架构效率低、算力消耗惊人、与物理世界脱节等问题日益凸显，通用人工智能（AGI）的实现路径亟待突破。
当前，视频生成模型性能正在快速提升，尤其是基于Transformer架构的DiT模型，在视频生成领域的表现已经逐渐接近真实拍摄效果。然而，这些扩散模型也面临一个共同的瓶颈：推理时间长、算力成本高、生成速度难以提升。随着视频生成长度持续增加、分辨率不断提高，这个瓶颈正在成为影响视频创作体验的主要障碍之一。
Ilya重磅访谈放出！1个半小时，全程2万字，他爆出惊人观点：Scaling时代已终结，我们正走向研究时代。
在线教育的核心是教育，AI教育的核心是AI。
全模态大模型（Omnimodal Large Models, OLMs）能够理解、生成、处理并关联真实世界多种数据类型，从而实现更丰富的理解以及与复杂世界的深度交互。人工智能向全模态大模型的演进，标志着其从「专才」走向「通才」，从「工具」走向「伙伴」的关键点。
卡内基梅隆揭秘美国AI产业链：谁能扼住AI的喉咙？OpenAI和迪士尼如何捆绑，AMD、软银和英伟达究竟在下哪盘棋？卡内基梅隆大学刚刚抛出一颗「产业核弹」：首个系统刻画数据、算力、模型、资本乃至人才流向的AI供应链数据集。
当 ChatGPT 在 2022 年底横空出世时，整个科技行业都被这股突如其来的对话式 AI 浪潮震得措手不及。
