刚刚，在理解大模型复杂行为的道路上，OpenAI又迈出了关键一步。他们从自己训练出来的稀疏模型里，发现存在结构小而清晰、既可理解又能完成任务的电路（这里的电路，指神经网络内部一组协同工作的特征与连接模式，是AI可解释性研究的一个术语）。
今日，全球首个Vibe Selling AI Agent 公司「Dealism」宣布完成 1500 万美元天使轮融资，由高瓴创投（GL Ventures）领投，红杉中国、线性资本及其他投资人跟投。
随着现在的主流大模型都能轻松通过图灵测试，这个持续了数十年的标准开始逐渐过时。奥特曼和量子计算之父David Deutsch讨论得出了一个新的图灵测试2.0标准，可以更好地衡量究竟怎样AI才算拥有真正的智能。
先是彭博社等多家媒体爆料，对标ChatGPT、Gemini，阿里即将对通义APP进行全面改革，而且计划第一步就是将“通义”更名为“Qwen”。谷歌也在今日出手，直接把战火烧到了阿里的电商主场。谷歌宣布推出全新AI购物功能，允许用户直接使用AI浏览商品、拨打电话咨询店铺，甚至完成一键结账。
AI已足够聪明，却不够温柔。Zelikman离开xAI的决定，既是技术路线之争，也是价值取向之选：我们要一台更快的计算机，还是一个更懂人的伙伴？当资本开始为「共情」下注，真正的考题是——算法能否承担理解的重量，而非仅仅生成正确的句子。
研究者们提出了 FDA（Model Merging with Functional Dual Anchors）——一个全新的模型融合框架。与传统的参数空间操作不同，FDA 将专家模型的参数知识投射到输入-表征空间中的合成锚点，通过功能对偶的方式实现更高效的知识整合。
多模态大语言模型（MLLMs）在处理来自图像和文本等多种来源的信息时能力强大 。 然而，一个关键挑战随之而来：当这些模态呈现相互冲突的信息时（例如，图像显示一辆蓝色汽车，而文本描述它为红色），MLLM必须解决这种冲突 。模型最终输出与某一模态信息保持一致的行为，称之为“模态跟随”（modality following）
从人的状态看，李彦宏比以前更「放松」了，而从事儿的角度看，百度似乎有意识的聚焦了。
Llama4性能造假丑闻，OpenAI烧钱的速度远超过了盈利能力；另外一方面：国产模型凭借足够强大的性能与超高性价比，迅速占领了国际开源模型市场。是时候再次为国产AI鼓掌了！
当前视频检索研究正陷入一个闭环困境：以MSRVTT为代表的窄域基准，长期主导模型在粗粒度文本查询上的优化，导致训练数据有偏、模型能力受限，难以应对真实世界中细粒度、长上下文、多模态组合等复杂检索需求。
