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很多人以为，把一个大模型放进手机或电脑，就像下载一个 App 一样简单。实际上，手机、电脑和智能硬件的芯片各不相同，同一个模型换一台设备，往往就要重新适配。Nexa AI 做的，就是解决这部分最麻烦也最容易被忽视的工作。
过去一年，AI 人才市场仿佛进入了自己的「乱纪元」。
GPT-5.6发布之后，Codex开始以一种近乎夸张的速度增长。
大家好，我是瓦力，具身算法研究员。 我有个习惯，隔三差五都会去 PI 的官网刷一下，看他有没有新东西。最近这三个月，官网主页是一动没动，停在四月的 π0.7。
对 AI Coding 来说，有人用，比任何 Benchmark 都管用，而有人持续付费，又比有人用更管用。
Emergent 是一家帮助小型企业利用人工智能构建应用程序的初创公司，近日完成 1.3 亿美元融资，跻身为数不多达到独角兽估值的印度 AI 初创公司之列。据该公司介绍，目前已有逾 1200 万个 AI 应用程序通过 Emergent 平台构建完成。Emergent 的运营总部位于班加罗尔。
近日，翁荔发布长文 《Harness Engineering for Self-Improvement》，系统梳理了 harness engineering 在 AI 自我改进中的作用。
基于可验证奖励的强化学习（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards，RLVR）正在成为大模型后训练的关键技术。数学题能判对错，代码能跑测试，可验证奖励让大模型可以通过强化学习持续提升推理能力。
Raft是一个很神奇的AI产品。当它还叫Slock的时候，我认为这主要是一个投资人自嗨产物。除了极少数自己充了Claude、Codex会员，同时本地电脑还有Opencode、Pi等一系列Agent的极致变态电子佬用户，没人需要一个AI群聊。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。