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Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
Anthropic宣布任命前Stripe CTO Rahul Patil为新任首席技术官，此次换帅旨在强化Anthropic的AI基础设施，以应对Claude产品快速增长带来的算力和能耗压力。同时，也是为了面对OpenAI和Meta数千亿美元级的基础设施投入而进行的一次战略调整。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
去年九月，中国香港动画公司 ManyMany Creations Limited 的几位年轻主创立下了一个几乎「逆天」的目标—— 拍一部真正的剧情短片，至少十五分钟长，而且每个镜头都必须由 AI 生成。
明星创业公司Thinking Machines，第二篇研究论文热乎出炉！公司创始人、OpenAI前CTO Mira Murati依旧亲自站台，翁荔等一众大佬也纷纷转发支持：论文主题为“Modular Manifolds”，通过让整个网络的不同层/模块在统一框架下进行约束和优化，来提升训练的稳定性和效率。
《Critterz》讲述了一群森林生物在村庄受到一个陌生人打扰后踏上冒险之旅的故事，该片是OpenAI创意专家Chad Nelson的创意。2023年，导演兼编剧Chad Nelson与Native Foreign团队完成了《Critterz》短片，并尝试首次使用OpenAI的DALL-E完成美术与场景风格设定。
随着多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、图像描述等任务中的广泛应用，其推理能力尤其是数学几何问题的解决能力，逐渐成为研究热点。 然而，现有方法大多依赖模板生成图像 - 文本对，泛化能力有限，且视
OpenAI已经花了160亿美元（约人民币1138亿）租用计算资源。相当于每天一睁眼，就有几千万花出去租服务器。但这还不是最夸张的。据The Information消息，OpenAI计划在未来五年额外支出约1000亿美元，用于从云服务提供商处租用备用服务器 。
不管是让 AI 去赚钱养家，还是让它出去和其他 AI 到处勾搭。全都在我们这些碳基上帝的、一念之间。这就是香港科技大学开放的实验项目 —— Aivilization，一个模拟 AI 生活、社会演化与经济体系的开放式 AI 沙盒实验世界。
国内知名“果链”公司立讯精密，被曝与OpenAI达成协议，共同打造未来的OpenAI硬件。The Infromation消息，OpenAI盯上了苹果优选的“果链”企业，如立讯精密、歌尔等，为它酝酿已久的AI新硬件做准备。