搜索
过去两年，AI生图的参数量与清晰度完成了指数级跨越，但真正面向服装行业却依然面临一个极其尴尬的悖论——当GPT、Gemini等顶尖大模型在通用图像生成上大放异彩时，落地到服装产业的深水区，依然满屏是令人出戏的AI味。通用的SOTA模型做得到了“逼真”，却依然做不好“商业”。
继 Anthropic 和 Google 接连更新模型之后，Meta 也加入了本周这场大模型密集发布潮。
就在最近，一台彻底断网的普通笔记本，靠着一个仅有4B参数的小模型，硬是干完了一件过去只有大模型才兜得住的活。
扩散智能DiffuSpace与Acrab联合测试显示，扩散语言模型凭借全局并行生成机制可将端侧Agent运行速度提升约5倍，双方计划加速推进其在AI PC、智能汽车等场景落地。
Yukai Engineering CEO 青木俊介在 AGI Playground 2026 上复盘 mirumi 包挂件机器人的成功经验，这款不接大模型的产品在 CES 2025 意外走红，他认为消费机器人的关键在于提出正确的问题而非比拼技术参数。
中国大模型商业化的一次分层。
大模型越来越强之后，企业究竟愿意为什么样的AI付钱？
给一个大模型漏洞描述和代码仓库，它能否像安全研究人员一样，读代码、找入口、调用工具、构造输入，并反复验证自己的判断？
Full Attention 层尚未开始计算，它前一层的激活值已提前「冲上峰值」—— 这就像演唱会主角尚未登台，观众席已提前沸腾。来自 StartLux、清华大学等机构的研究者以 Massive Activations 为探针，首次系统刻画了少数 Full Attention 层在混合线性注意力大模型中留下的「跨层痕迹」，并识别出「注意力前尖峰」（PAS）与「尖峰间平台」（ISP）两种核心形态。
懂模帝Bench黑客松是一个在网吧举行的严肃活动。