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近日，字节跳动智能创作部门（Intelligent Creation Lab）提出新作 DreamLite，一个主干网络仅有 0.39B 参数的轻量级统一扩散模型，在单一网络内同时支持文生图（Text-to-Image） 和图像编辑（Text-guided Image Editing）两个任务，是目前已知首个实现这一能力的端侧模型。
三年后，这个判断变成了一家叫FrontierX的公司，和它的产品Aura——一个球形的、能在室内自由移动、端侧部署感知和模型的「开放定义的机器人」。FrontierX诞生于杭州，是一家以感知智能为核心的AI原生硬件公司，由来自浙江大学和阿里巴巴的团队创立。团队背景多元，涵盖硬件工程师、算法工程师、产品经理和工业设计师。
当 AI 的浪潮卷过硬件市场，货架上的产品一夜之间都贴上了 “AI” 标签：会聊天的毛绒玩具、能总结的录音笔、带语音交互的眼镜…… 仿佛只要沾了AI，就能化平庸为神奇，让产品大卖特卖。
随着大模型后训练（Post-training）技术的发展，强化学习（RL）在提升模型推理能力方面的表现备受瞩目。
前几天，腾讯的朋友试用过“AI刘小排”的内测版后，觉得很不错，问我能不能把其中的「产品顾问」模块拆出来，做成一个所有人都能用的 AI 专家。现在，这个产品顾问版本的「AI刘小排」已经上架腾讯WorkBuddy 了。✌️
5月12日，小米集团总裁卢伟冰发文：为回馈全球开发者，小米正式启动「MiMo Orbit 100T Token 计划」，面向全球 AI 用户免费发放 Token 权益，计划在 30 天内累计发放 100 万亿 Token。
科研，能被 AI 全程加速吗？
这两天，最火的新闻就是美国战争部（五角大楼）把过去几十年的 UFO 档案全部「开源」了。
最近看了一个 AI 工具站：undetectable.ai。
以 DeepSeek-R1、OpenAI GPT Thinking 为代表的大型推理模型，通过长达数千 token 的「思维链」在各类复杂推理任务中展现出卓越的性能。然而，这些模型普遍存在一个核心问题，即过度思考（overthinking） ：