硅谷各个模型公司在这个季度，开始分化到各个领域，除了 Google Gemini 和 OpenAI 还在做通用的模型；Anthropic 分化到 Coding、Agentic 的模型能力；Mira 的 Thinking Machines Lab 分化到多模态和下一代交互。
智东西8月20日报道，8月16日，Anthropic最新一期官方油管视频上线，三位AI研究员抽丝剥茧，深入探讨AI研究不应避开的一个关键“谜团”——大模型究竟是怎么思考的？
大模型与多模态之间的关系，可以理解为大模型就像是人脑中的‘前额叶’，主要负责高级认知功能，但只有前额叶的大脑是无法处理复杂任务的，这就需要多个不同模型之间互相协调，从单纯的“前额叶”走向“完整的大脑”，从而处理更加复杂的现实任务。
虽然大模型的优越表现令人瞩目，但动辄高昂的使用成本也让不少用户望而却步。 为平衡性能与成本，上海人工智能实验室科研团队基于前期技术积累，开源推出了Avengers-Pro多模型调度路由方案。
大模型的记忆墙，被MIT撬开了一道口子。 MIT等机构最新提出了一种新架构，让推理大模型的思考长度突破物理限制，理论上可以无限延伸。 这个新架构名叫Thread Inference Model，简称TIM。
情感语音交互模型初创公司宇生月伴近日完成新一轮融资，由靖亚资本和小苗朗程领投，菡源资产（上海交大母基金）跟投，心流资本FlowCapital担任长期财务顾问。本轮融资将用于语音模型的持续优化、产品矩阵拓展及国际化商业落地。作为国内首家聚焦“情感语音交互”的模型公司，宇生月伴正重新定义AI时代的语音交互范式。
大模型OUT，小模型才是智能体的未来！ 这可不是标题党，而是英伟达最新论文观点： 在Agent任务中，大语言模型经常处理重复、专业化的子任务，这让它们消耗大量计算资源，且成本高、效率低、灵活性差。
据新华社报道， 15 日晚间，神舟二十号航天员乘组圆满完成了第三次出舱活动。其间，一个名叫“悟空 AI”的大模型发挥了重要的辅助支撑作用，为航天员在轨工作提供了智能化、专业化支持。
提示词才是AI隐藏的王牌！马里兰MIT等顶尖机构研究证明，一半提示词，是让AI性能飙升49%的关键。
在大语言模型（LLMs）领域，自回归（AR）范式长期占据主导地位，但其逐 token 生成也带来了固有的推理效率瓶颈。此前，谷歌的 Gemini Diffusion 和字节的 Seed Diffusion 以每秒千余 Tokens 的惊人吞吐量，向业界展现了扩散大语言模型（dLLMs）在推理速度上的巨大潜力。
