最近，Kimi Researcher（深度研究）开启内测。根据官方介绍，其定位并非一个简单的“搜索工具”，而是一个能够生成带引用来源的深度研究报告的AI Agent。
这是我关于「AI Native 系列」的第二篇文章，主题是：行动闭环。在上一篇里，我讲了什么样的产品才算得上真正的 AI Native，分享了我对 MCP 协议、AI 架构原生性和任务闭环的理解。
据路透社等多家媒体报道，一位知情人士称，OpenAI 最近开始租用谷歌的 AI 芯片来支持 ChatGPT 及其其他产品。 现目前，OpenAI 是英伟达 GPU 的最大买家之一 —— 这些设备在 AI 大模型的训练和推理阶段都必不可少。 看起来，OpenAI 不仅试图远离微软，现在也在开始远离英伟达了。
就在昨夜，阿里带着全新多模态模型Qwen-VLo开启炸场模式。据介绍，Qwen-VLo在阿里原有的多模态理解和生成能力上进行了全面升级，具备三大亮点：
6 月 27 日，腾讯混元宣布开源首个混合推理 MoE 模型 Hunyuan-A13B，总参数 80B，激活参数仅 13B，效果比肩同等架构领先开源模型，但是推理速度更快，性价比更高。模型已经在 Github 和 Huggingface 等开源社区上线，同时模型 API 也在腾讯云官网正式上线，支持快速接入部署。
带着最新最强的模型，走向最热门的赛道，这用来形容 Google 昨天推出的 Gemini CLI 最合适不过了。
时序数据分析在工业监控、医疗诊断等领域至关重要。比如航空发动机监控这个复杂工业场景中，工程师需分析海量多通道传感器数据，以判断设备状态并制定维护决策。
随着大模型能力的突破，“可调用工具的智能体”已经迅速从实验室概念走向应用落地，成为继大模型之后的又一爆发点。
在解决离线强化学习、图片逆问题等任务中，对生成模型的能量引导（energy guidance）是一种可控的生成方法，它构造灵活，适用于各种任务，且允许无额外训练条件生成模型。同时流匹配（flow matching）框架作为一种生成模型，近期在分子生成、图片生成等领域中已经展现出巨大潜力。
在高质量视频生成任务中，扩散模型（Diffusion Models）已经成为主流。然而，随着视频长度和分辨率的提升，Diffusion Transformer（DiT）模型中的注意力机制计算量急剧增加，成为推理效率的最大瓶颈。
