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过去两年，光是洛杉矶就蒸发了四万多个影视岗位。美国的报纸采编岗比2008年少了一半。这些消失的媒体人，有一批去了硅谷的大模型公司，用他们的写作经验教AI回答你的问题。每当你感到被大模型的回答击中内心的时候，写出来那句话的，就是之前的记者、编辑和纪录片导演。
2026年7月，Spectro Cloud完成超过1亿美元D轮融资，估值跨过10亿美元。Goldman Sachs Alternatives继续领投，AMD、Ericsson、LG Technology Ventures和美国政府服务商Maximus一同入场。这家公司没有制造芯片，也不训练大模型。它处理的是一件更加琐碎、却让许多企业头疼的事：GPU买回来以后，怎样真正用起来。
GPT-6和Fable 5.1，已经准备就位，很可能8月上线。据悉，本周奥特曼已经突降华盛顿，展示了OpenAI有史以来的最强大模型——GPT-6。据外媒Axios爆料，GPT-6 已经具备了进行原创科学研究的能力，并在内部测试中通过不休不眠的智能体集群（Agent Swarms），展现出危险的长程规划与自主渗透能力。
2026 年春天，AI 中转站这门略显灰色的生意，突然迎来了一位最不缺流量的玩家。4 月，孙宇晨开始为 B.AI 站台，把「一个 Key 调用所有大模型」的生意，称作「AI Agent 的底层金融基础设施」。
近日，专注于第二代人工智能制药技术的元示科技有限公司完成近亿元最新一轮融资。公司由北京大学前沿交叉学科研究院2017级博士吴佳奇创立，核心研发方向为人工智能虚拟细胞与通用细胞大模型，是国内较早布局细胞级AI药物研发的初创团队。
多模型Agent系统显然是未来的趋势。cursor 的一篇很不错的文章。他们的最新研究表明，将前沿模型作为规划者和协调者，与一个更廉价的“主力”模型搭配，可以大幅降低项目中总token的成本，从而实现 15 倍的成本改进。
BigMac 是原生多模场景下的流水并行训练新范式。它针对多模态大模型训练中计算效率与显存占用难以兼顾的问题，提出了依赖安全的嵌套流水线：以成熟的 LLM 流水线为主干，在不打乱 LLM 执行顺序的前提下，有序嵌入编码器和生成器计算，从而在不增加 LLM 流水线空泡、保持激活显存有界的同时，高效实现多模态流水训练。
新智元报道 大模型变强，过去靠两条路。 做大——Scaling Law出现后，参数从百亿推向千亿，算力支出一路飙升。 想久——o1带火思考模型，用更长的思维链、更多推理时间换结果。 问题是，除了Sca
今天，据《华尔街日报》报道，美国金融科技公司Stripe正洽谈收购顶流大模型中转站OpenRouter。目前，交易的具体价格尚不清楚，但部分知情人士称，这笔交易估值可能达到约100亿美元（约合人民币677.55亿元）。
当大模型 Agent 被部署到工具调用、长程任务和开放环境中，一个关键问题会随之出现：能否在不更新模型参数的情况下，将执行经验沉淀下来，并在下一次做得更好？