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OpenAI正式发布GPT-6 Astra，宣称其为"全球最智能且最对齐的模型"，在电脑操作（OSWorld完成率72.6%）、ARC-AGI-3（99.9分）、审美判断力、主动性及网络安全（首个达Critical等级）等方面全面升级，Greg Brockman在媒体闭门会上宣布"欢迎来到AGI时代"。
生成答案正在成为 AI 的基础能力，而推演现实世界，才是下一阶段更难的命题。
之前「elsewhere」写过 Kimi 的C轮融资，那笔由 IDG 领投的交易，堪称VC在黎明前的惊鸿一注。但回顾 Kimi 的融资故事，真正将杨植麟送上大模型牌桌的，是更早、也更大的一笔来自阿里的钱。
5个月迭代4款模型，下一步还要开源。
过去两年，AI生图的参数量与清晰度完成了指数级跨越，但真正面向服装行业却依然面临一个极其尴尬的悖论——当GPT、Gemini等顶尖大模型在通用图像生成上大放异彩时，落地到服装产业的深水区，依然满屏是令人出戏的AI味。通用的SOTA模型做得到了“逼真”，却依然做不好“商业”。
长期以来，机器人系统大多依赖专有模型。
强化学习与可验证奖励（RLVR）已成为提升视觉语言模型（VLM）推理能力的标配手段。但一个隐蔽的问题始终存在：最终答案的奖励信号，只告诉模型「答对了没有」，却从不告诉它「答案应该从图像的哪个区域得出」。答对，可能是因为真的看懂了图，也可能只是语言先验的捷径、数据集的偏差，甚至是一次幸运的瞎猜。
Agent 经常遇到这样一种幻觉：你给模型接入了终端，下发了一个复杂的 debug 任务，看着它顺藤摸瓜排查了几个小时，最终完美修复了依赖冲突，甚至连测试用例都帮你补齐了。
继 Anthropic 和 Google 接连更新模型之后，Meta 也加入了本周这场大模型密集发布潮。
就在最近，一台彻底断网的普通笔记本，靠着一个仅有4B参数的小模型，硬是干完了一件过去只有大模型才兜得住的活。