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GPT Image 2 凭什么这么强？是扩散模型又迭代了一版？是把 DiT 的参数量从 7B 扩到 20B？是训了更多高质量数据？先给结论：OpenAI 很可能已经不在“纯扩散模型”这条主赛道上了。他们已经把图像生成从“美术课”调到了“语文课”——用一个能读懂指令、能记住上下文、能理解物体关系的 LLM 主导语义规划，至于最后一步的像素生成，可能由扩散组件或其他解码器完成。
来自USC、CMU、CUHK和OpenAI的全华阵容研究团队，提出了一种叫FD-loss的方法，把“算统计的样本池”和“算梯度的batch”彻底解耦。依靠数万张图像组成的大容量缓存队列或指数移动平均机制，稳定完成分布估算，仅针对当下小批量数据开展梯度回传。
DeepSeekV4的技术报告里有mHC，有CSA，有HCA，有Muon，有FP4……唯独没有Engram。Engram在今年1月由DeepSeek和北大联合开源，主要研究大模型的记忆与效率问题。
为了攻克这些制约具身智能领域发展的核心难题，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER Lab联合谋先飞技术、原力灵机、求之科技和地瓜机器人，提出了GS-Playground通用多模态仿真框架。
上周太集中发的后果就是光在用GPT -5.5了，小米的Mimo-V2.5-Pro，DeepSeek V4 Pro还没有放在Agent的场景上测。所以我跟钱包一拍即合，复制了4个一模一样的Hermes Agent，记忆一样，skill一样，系统设置一样，能调用的工具也一样。
OpenAI 和 Anthropic 几乎在同一时间发布自己的提示词文档，在 OpenAI 官网，从 GPT-4.1 到 GPT 5.5，每次新模型发布都有一份完整的提示词指南，告诉我们怎么用新的模型。
Google悄悄干了一件大事——Gemini Embedding 2正式进入GA阶段，成为Gemini API中第一个原生多模态embedding模型。它能把文本、图片、视频、音频、PDF文档全部映射进同一个统一向量空间，支持100多种语言。
近日，ARC Prize 官方发布了针对这两款顶级模型的详细分析报告，结果令人震惊：在面对未见过的逻辑任务时，两者的表现得分均低于 1%，GPT-5.5 得分 0.43%，Claude Opus 4.7 得分 0.18%。
GPT-5.5发布没几天，后台日志里就冒出了GPT-5.6；Anthropic的一个从未见过的代号——Jupiter也炸出了！两天之内，两家巨头的下一代模型同时浮出水面。新一轮模型军备竞赛，比我们想的都要快！
昆仑万维在年报中宣告，公司正全面All in AGI与AIGC，并在2026年将战略升级为"4+3"，即以视频、音乐音频、世界、基座文本四大SOTA模型为底座，支撑AI短剧、AI音乐、AI游戏三大平台。