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一个约 1B 参数的模型，在 MATH 上拿到 56.2，在 GSM8K 上拿到 84.5，在 ARC-Challenge 上拿到 81.9。训练成本约 1500 美元，16 块 H100 跑了不到两天。
在去年AI硬件刚火起来的时候，「elsewhere」就听说过一家公司，角度颇为清奇：一个00后，做了一个智能戒指，面向全球数十亿基督教人群，一上来就拿了不少钱。
当前，Coding Agents 在软件工程领域一路高歌猛进，科学家们看到此场景，也不禁寄予厚望：AI 智能体何时能以同样的速度，帮人类攻克药物设计、病毒监控与生物学建模的重重难关？
几经波折之后，我们终于将手里的几台 iPhone 都更新到了 iOS 27，体验到了五年以来最重大的一次 Siri 更新。
Anthropic自家工程师早已基本不写代码了，却280美元一个任务，花钱请约1000名外部工程师，手把手教Claude Code写出好代码。喂养前沿模型的，终究还是人。
我们刚办完的网吧黑客松，哪都好，只有一点不好：网吧禁止未成年人入内。
Meta 发布了一项令人震撼的研究工作 VLM³，首次揭示了三维视觉学习的 Bitter Lesson：标准的视觉语言模型 + scale 数据就是最简单有效的范式，针对特定任务的架构、损失函数以及数据增强的设计，甚至是 regression 的 formulation，均不是三维视觉学习的必要条件。
第一次看到杭州某家公司的宠物翻译器报道时，我的反应很直接：这不就是新一代智商税吗？
奥特曼亲口承认，OpenAI内部token消费冠军月烧1000亿个，还不是全球第一。
在交互式虚拟世界和具身智能快速发展的今天，高质量 3D 资产已经不再只是 “看起来像” 就足够。一个柜门不仅要有柜门的外观，还需要知道绕哪条轴旋转；一个按钮不仅要有按钮的形状，还需要具备 “按下 / 弹起” 的状态；一个抽屉不仅要有完整几何，还需要拥有滑动方向、运动范围、材质和质量等物理属性。该研究已被 ICML 2026 接收。