如果你在过去一年关注过大模型训练的技术，大概率听过 Muon 这个名字 —— 这个在月之暗面 K2 模型的相关讨论中走红的优化器，被视为是可能挑战 Adam 的新秀。它的思路很直接：对动量矩阵进行正交化，让各个奇异方向上的更新速率一致，提升训练效率。
最近，一批顶级通用大模型参加了三场特殊的“工业执业考试”。
这两年，大模型大厂之间堪比军备竞赛。不论开源还是闭源阵营，为了在指标上领先对手，都在疯狂地卷 Scaling Law，卷算力，卷参数量，已经达到了近乎离谱的程度。
OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的真相：越强大的推理模型，越管不住自己的「脑子」。在CoT-Control套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也只有2.7%。
视觉世界模型 “VideoWorld 2” 由豆包大模型团队与北京交通大学联合提出。不同于 Sora 2 、Veo 3、Wan 2.2 等主流多模态模型，VideoWorld 系列工作在业界首次实现无需依赖语言模型，即可认知世界。
多数大模型能生成 “看起来像” 研究的文本，但极少数能真正做研究 —— 提出假设、收集证据、执行可复现的推导、迭代验证直至结论成立。
你现在养了几只龙虾？
ZP独家获悉，AI芯片及系统架构研发商“上海昉擎科技”于近日完成 Pre-A3 轮融资，新引入投资人国开科创、钧山资本、建发新兴投资、多维资本，多维资本担任本轮融资财务顾问并担任后续融资独家财务顾问。
作为2月刷屏的现象级开源产品，OpenClaw不仅自身掀起了AI工具的使用热潮，成为全球最大API聚合平台OpenRouter上的Tokens消耗最多的应用，更成为了国产大模型出海的关键推手。
基础模型时代，大模型能力的爆发，很大程度上源于在海量文本上的预训练。然而问题在于，文本本质上只是人类对现实世界的一种抽象表达，是对真实世界信息的有损压缩。
