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最近几天，中国电信、中国移动、中国联通接连推出Token套餐及相关AI服务，面向个人、家庭、开发者、中小微企业等用户销售大模型调用量。这是三大运营商首次正式入局Token生意，而此前相关业务由大模型厂商、互联网大厂和云服务商主导。
在大模型后训练中，数据不再只是 “越多越好”，而是要像人类学习一样，动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调；数月后，由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO，并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。
用过推理型大模型的人，大概率都熟悉这种体验：模型似乎在认真思考，但屏幕上长时间没有真正有用的内容；如果让它一开始就输出，又很容易出现仓促判断，后面的推理还要被早期错误牵着走。
过去一段时间里，在围绕大模型推理能力增强的研究中，SFT 和 RL 是两类核心后训练范式 —— 前者稳定收敛快，能高效吸收高质量推理数据；后者更具探索性，有望推动模型实现复杂推理和分布外泛化。
宠物大模型健康公司重庆绮算法科技有限公司（以下简称“绮算法”）、智谱“Z计划”生态企业，近日完成数千万元融资，投资方为启赋资本与聚恒创投。本轮资金将主要用于产品迭代、模型能力深化及市场拓展。
就在刚刚，被Anthropic视为「太危险」的绝密大模型Mythos，竟在谷歌云悄悄解禁。CMU最新实测爆出，它在真实漏洞攻防中，断层碾压GPT-5.5。
5月15日，米哈游在北京举办了一场AI基础大模型相关的技术分享会与顶尖校招生招募活动，米哈游创始人刘伟在此次招聘会上分享了部分他对AI业务的看法和愿景。
为了解决这一问题，来自中山大学和美团的研究团队提出了 X2SAM，一个统一的图像与视频分割多模态大模型框架。它希望让模型不仅能「看懂」图像和视频，还能进一步「指出」目标在每个像素上的准确位置。
微软用一套多 Agent 系统在 AI 漏洞发现的顶级基准测试上拿下第一，超过 Anthropic 最强模型 Mythos 五个百分点。诡异的是，微软自己并没有一个能打的前沿模型。它用别人的模型组了个系统，打败了造出这些模型的公司。这对AI竞争格局的启示，比这个工具挖出了大量 Windows 漏洞本身更重要。
上海交通大学、上海创智学院与瑞金医院联合发布的CX-Mind，是目前首个将胸片诊断推进为「可验证推理链」的多模态大模型——从看到异常，到解释为什么、排除了什么、结论怎么来的，每一步都有影像证据支撑。