形式化定理证明，又有新范式！ 阶跃星辰正式发布并开源了形式化定理证明大模型：StepFun-Prover-Preview-7B和StepFun-Prover-Preview-32B。
谷歌开源Gemma 3 270M闪亮登场！只需几分钟即可完成微调，指令遵循和文本结构化能力更是惊艳，性能超越Qwen 2.5同级模型。
10亿用户App转向AI原生应用，大船如何掉头？高德最近打了个样，用AI重构底层技术栈，建立主-从Agent架构，将千问大模型与空间智能结合，展现出了新范式的强大威力，给用户带去了极大便利。
疯狂的七月已经落下了帷幕，如果用一个词来形容国产大模型，「开源」无疑是当之无愧的高频词汇。
当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
思维链 (CoT) 提示技术常被认为是让大模型分步思考的关键手段，通过在输入中加入「Let’s think step by step」等提示，模型会生成类似人类的中间推理步骤，显著提升复杂任务的表现。然而，这些流畅的推理链条是否真的反映了模型的推理能力？
AI大模型的秘密配方是什么？答案可能很简单：海量的“盗版内容”。
就在刚刚，昆仑万维发布了 Mureka V7.5，一个专门为中文升级的音乐大模型。
过去几年，AI 的巨大突破赋予了机器语言的力量。而下一个前沿，是给予它们关于世界的记忆。当大模型只能分析短暂的视频内容时，一个根本性的鸿沟依然存在：AI 能够处理信息，却无法真正地“记住” 信息。如今的瓶颈已不再是“看见”，而是如何保留、索引并回忆构成我们现实世界的视觉数据流。
当前 GPT 类大语言模型的表征和处理机制，仅在输入和输出接口层面对语言元素保持可解释的语义映射。相比之下，人类大脑直接在分布式的皮层区域中编码语义，如果将其视为一个语言处理系统，它本身就是一个在全局上可解释的「超大模型」。
