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Jack Dorsey旗下Block研究团队Dessa尝试剔除文字训练、直接实现语音到语音交互，xAI的Grok Voice 3.0与OpenAI的GPT-Live则加速实时语音AI商用，但文章指出其在信息核对、隐私与办公场景中仍难取代屏幕。
近期，复旦大学 NLP 实验室（FDU NLP）、北京大学知识计算实验室（KCL）联合美团 LongCat Team 提出了一种 Block Diffusion 推理模型 Test-Time Scaling 新框架 TDAR，通过引入 “粗思考，细求证” (Think Coarse Critic Fine, TCCF) 范式与有界自适应置信度解码
刚刚，Linux 基金会正式宣布推出智能体 AI 基金会（Agentic AI Foundation，简称 AAIF）。据公告披露，AAIF 定位为 AI 智能体（AI agents）相关开源项目的中立托管平台，全球几乎所有科技巨头均已签约成为该基金会成员。Anthropic、OpenAI 与 Block 三家公司作为联合创始成员，将贡献三大开源项目，构成基金会启动初期的支柱。
今年 2 月，月之暗面提出了一种名为 MoBA 的注意力机制，即 Mixture of Block Attention，可以直译为「块注意力混合」。
在 AI 与自动化方面，Block 在 2025 年初推出了一个名为 “Goose” 的开源 AI Agent 框架。Goose 的设计初衷是：将大型语言模型输出与实际系统行为（如读取／写入文件、运行测试、自动化工作流）连接起来，从而不仅让模型能“聊”而且能“干活“。
Jet-Nemotron是英伟达最新推出的小模型系列（2B/4B），由全华人团队打造。其核心创新在于提出后神经架构搜索（PostNAS）与新型线性注意力模块JetBlock，实现了从预训练Transformer出发的高效架构优化。
企业级低代码开发平台Superblocks 的 CEO 布拉德·梅内塞斯认为，下一批价值十亿美元的创业点子几乎就藏在眼前：现有 AI 独角兽企业所使用的系统提示词中。
大模型巨无霸体量，让端侧部署望而却步？华为联手中科大提出CBQ新方案，仅用0.1%的训练数据实现7倍压缩率，保留99%精度。
块离散去噪扩散语言模型（BD3-LMs）结合自回归模型和扩散模型的优势，解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成，利用键值缓存提升效率，并通过优化噪声调度降低训练方差，达到扩散模型中最高的预测准确性，同时生成效率和质量优于其他扩散模型。
Sequoia Capital(红杉资本) 最近发表了一篇文章《AI in 2025: Building Blocks Firmly in Place》，对2025年的AI发展趋势做了三个预测，一定程度上反映了资本对于大模型方向一些定性判断。