小红书押注AI小游戏，跟微信抖音抢地盘
小红书押注AI小游戏，跟微信抖音抢地盘刚刚过去不久的暑期档，游戏行业发生了不少大事儿。
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9433 点击 2026-09-02 14:34
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刚刚过去不久的暑期档，游戏行业发生了不少大事儿。
今年，销声匿迹许久的选秀综艺又成了市场热门赛道。只不过，这次不见真人练习生，变成了成群结队的AI数字人。抖音、小红书、B站上，都有AI偶像，和为TA们拼命打call的粉丝的身影。
小红书正在把AI从后台技术推向前台产品，它选择的第一个战场，是导购。
长期依赖外部模型，不是最好的选择。
DT商业观察最近观察到，不少品牌让AI越过物料生产和投放优化的“浅水区”，到生意更深处，参与需求发现、产品定义、人群判断、投放调整，甚至经营决策。今年的小红书种草大赏上，首次增设「AI应用创新」赛道，本身也是一个信号。越来越多品牌和小红书，开始共同探索AI进入品牌生意环节之后的更多可能。
上个月，小红书自研大模型「dots-note-3.0」创下了一个历史记录：AI 首次在国际奥数竞赛中斩获官方认证的满分42 分。此后，社区最关心的问题，就是模型什么时候开源。就在今天，小红书 dots 模型实验室（以下简称 dots 实验室）宣布开源 dots3-note preview！
在上个月落下帷幕的第 67 届国际数学奥林匹克（IMO 2026）上，包括中国代表队三位选手（邓乐言、刘澈、张柏伦）在内，全球共有 7 名人类选手拿到了 42 分满分金牌。
AI 算力的下一个浪费重灾区，可能就在价值数百万美元的整柜系统内部。
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。
近日，围绕搜索、推荐、广告等核心业务中的大规模向量检索成本与性能问题，小红书引擎架构团队在 OSDI 2026 会议上发表了论文《The Clustering Strikes Back: Building Cost-Effective and High-Performance ANNS at Scale with HELMSMAN》。