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人的智能能力主要由推理能力和长期记忆能力构成。近年来，大模型的推理能力一直处于快速发展过程，但大模型的长期记忆能力一直受限于上下文长度，无法取得突破。在历史上，曾经有多种路线进行尝试，但都无法突破扩展性（Scalability）、精度（Precision）和效率（Efficiency）的不可能三角。
所见即所学。
深夜，两大科技巨头谷歌和 OpenAI 硬刚起来，相继推出了新版本大模型，分别是 Gemini 3.1 Flash-Lite、GPT‑5.3 Instant。
首Token提速2.5倍，推理成绩干翻前代大模型。
科技账号 Legit 率先披露，V4 的轻量版本代号为「sealion-lite（海狮轻量版）」，目前已在至少一家推理服务商处展开内测，相关方均签署了严格的保密协议。
过去几年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成：从单个神经元到注意力头，再到跨层电路。但在很多场景里，研究者真正关心的不只是 “模型为什么这么答”，还包括 “能不能更稳、更准、更省，更安全”。
今天，据彭博社报道，美国Vibe Coding（氛围编程）独角兽Replit即将完成一笔新的融资交易，计划筹集大约4亿美元（约合人民币27.87亿元）的资金，其投后估值或将达到约90亿美元（约合人民币627.15亿元），大约是上轮融资时估值的3倍。
“99%的企业级 Agent 都只是玩具！”
他们不光能造GPU，还能写出全球顶级的算法！摩尔线程这次开源给国产具身智能递了一把「神兵利器」。
最近,这家由两位丹麦年轻创始人打造的公司宣布完成了 1800 万美元的 A 轮融资,由 Alt Capital 的 Jack Altman 领投。加上此前 320 万美元的种子轮,Parahelp 总共融资超过 2100 万美元。更有意思的是,他们的客户流失率为零。是的,你没看错,零流失率。在 SaaS 领域,这几乎是不可能完成的任务。这让我非常好奇:他们到底做对了什么?