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分子之心自主研发的反应性机器学习力场QuantaMind登上《Science Advances》，将十万原子级化学反应的单步模拟耗时从传统方法的约1300万天压缩至0.25秒，并在万原子级体系上稳定模拟了完整的酶催化循环，已应用于酶工程和抗体设计等产业项目。
众所周知，现在的大模型基本每隔 35 天左右就会换一轮。
有了AI，现在的学生，真的是不得了—— 仅仅耗时4天时间，就做出了一个AI短片，然后直接斩获一等奖，拿下30000元！
你有没有想过，企业现在在 AI 上烧的钱，可能已经和云计算持平了，但没有一个人说得清楚这笔钱到底去了哪里？这不是夸张，这是一个每天都在发生的现实。麦肯锡的数据说得很直接：全球只有 39% 的组织能说清楚 AI 投入带来了哪些可量化的业务影响，剩下的 61%，说白了就是在黑暗里烧钱。
MiniMax H3 的服务是一个系统问题。一个请求要经过一个庞大的 Qwen3-VL 编码器、一个长序列的音视频 DiT、相互独立的视频与音频 VAE、设备与进程的边界，最后还要完成 H.264/AAC 的封装。只优化 DiT，其余环节的时延依然留在那里。
上市不到九个月，智谱一口气再融335亿元。
智谱宣布完成约50亿美元融资，募资净额约60%将用于下一代GLM基础模型及完全自训练体系（含递归式自我改进RSI）的研发，并支撑算力基础设施建设，同时约15%用于业务拓展与战略投资，约25%用于优化资本结构与补充营运资金。
开发者chetaslua在MacBook上用NumPy和MaleCNS连接组数据模拟了13.8万个神经元的果蝇大脑，并将神经放电信号实时翻译成文字直接发送给ChatGPT，实现了生物神经信号与大语言模型的首次对话。
Genspark 发布基于 MiniMax M3 后训练的自有品牌 PPT 模型 Gen-1 Slides，标志着这家曾被比作"AI Costco"的应用公司开始从组合外部模型转向在开源基座上训练专用模型。
分析机构SemiAnalysis点名谷歌Gemini 3.8 Flash和Meta Muse Spark 1.3在Terminal-Bench 2.1刷榜，换用新版Terminal-Bench 4.0后Gemini分数从89.4暴跌至19.1，揭露大厂通过购买"模拟卷"训练数据刷榜的AI造假黑幕。