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你有没有想过，我们每天用的 AI 大模型，可能在某些词汇上天生就有缺陷？不是因为训练数据不够，不是因为算力不足，而是因为语言本身的规律——那些用得少的词，模型就是学不好。更让人意外的是，这个问题早在 2025 年就被一家中国创业公司系统性地发现并解决了。
过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
在这些场景，一个集合也许一个月只被查询几次，运行时间不超过5小时，用户也并不需要为此投入向量数据库级别的资源建设，让高性能资源一个月时间里有715小时都被浪费。相应的，成本也就成了这一场景下的优先考量要素。而解决这一问题，也是我们选择在近期推出Vector Lakebase 产品的初心所在。
不用百万级 3D 标注，模型也能从普通驾驶视频中学会「自己是怎么动的」。Wayve 的 LA-Pose 试图把未标注视频里的运动信号，转化为自动驾驶系统所需的相机位姿估计能力。
核心观点：上海首起AI中转站非法经营案，揭示了跨境AI接口转售的法律风险。AI中转站若未取得ICP证、未履行数据出境安全评估、未备案即调用境外模型，将面临最高5年有期徒刑的刑事风险。本文从技术原理、法律定性、跨境合规三个维度，为AI从业者提供系统性风险防范指南。
据 FT 报道，字节跳动正在向旗下 Seed 部门员工开放新一轮豆包股认购权，每股 13 美元。Seed 目前约有 2000 名员工，包括核心研究员、基础设施工程师、数据标注团队和翻译人员。
马斯克深夜官宣：1.5万亿参数Grok V9训练完成，现役三倍！更狠的是，训练数据直接灌入大量Cursor编程交互记录。几乎同一时间，更劲爆的细节浮出水面——训练过程中，xAI往模型里灌入了大量Cursor编程数据。
字节跳动计划在今年将其在人工智能基础设施上的支出大幅提升惊人的25%。这意味着将投入2000亿元人民币，这可不是一个边缘性的微调，是一次由不断升级的存储芯片成本以及字节跳动想要主导AI领域的雄心共同推动的巨大升级。
马斯克在X上发帖透露，xAI自家的Grok基础模型V9-Medium（1.5T）已经完成训练。预计再过2到3周，差不多就能正式对外发布啦：马斯克特意提到，V9-Medium的补充训练中加入了大量Cursor数据，后续还会继续添加。
亚马逊给员工的AI工具装了计量器，官方说不考核，经理盯着排行榜不放。Meta内部榜单30天烧掉60万亿token，扎克伯格没进前250。然而Jellyfish数据打脸：刷10倍token，产出只多了1倍。谁在为这场荒诞游戏推波助澜？