搜索
如果只看标题，它很容易被归到“又一个万亿参数大模型”的队伍里：1.6 万亿总参数、MoE 架构、100 万 token 上下文、面向代码和 Agent 场景。但这次真正值得看的，不只是模型有多大，而是它背后的三个问题：国产算力能不能支撑前沿级大模型训练？
AI 圈最近又热了一个词：Loop Engineering。
新时代的 Physical AI 公司，不是本体公司，也不是模型公司。
长期以来，机制可解释性（mechanistic interpretability）领域有一个几乎从未被明说、却被视为理所当然的前提：模型对于同一种任务的能力或表现，背后对应着一条唯一的、或近乎唯一的内部「电路」（circuit）。该领域的研究者们之所以要做「电路发现」（circuit discovery），是为了要把这些「特定的」电路找出来。
AI圈彻底进入生死时速！OpenAI和Anthropic极限狂飙，平均51天空降一个新模型，直接把谷歌甩在了身后。
近期，DeepSeek发布DSpark让大模型推理效率再次成为行业焦点。
据外媒 The Information 报道：Meta 正在限制员工在 AI 模型构建中使用 Claude Code 和 Codex，原因是担心涉及模型蒸馏。 Meta 担心这些外部模型生成的内容，可能进入自家的训练数据或评测体系，从而引发所谓的模型蒸馏争议。
当前，物理 AI 正面临着关于泛化能力的普遍质疑。当模型缺乏对真实物理规律的深度认知、难以跨越复杂多变的开放场景时，如何让机器人真正理解物理世界并精准规划决策，已成为具身智能破局的关键。
6月22日Claude全家桶集体宕机，只是冰山一角。当最强大模型被丢进真实机房直面「幽灵故障」，AISHPerf-智算运维智能体评测基准给出残酷答案：全军覆没，无一过50分。这道鸿沟，第一次被量化。
2026 年 6 月，大模型行业正在经历一场前所未有的「开源海啸」：英伟达放出了 550B 参数的混合架构模型，谷歌送出多模态的 Gemma 新版本，智谱用最宽松的协议全量开源了自家旗舰模型。