刚刚，龙虾军团有了最强「视力」！一眼看图直接写代码
在前端看重的 Design2Code 评测中，GLM-5V-Turbo 拿下了 92.6 的高分，超越了 K2.5 的 91.3 分。
国产芯片大杀器！全栈开源，断网狂飙千亿模型
来源：新智元一张96GB显存的专业卡卖13.8万元，一套128GB的DDR5内存逼近2.5万元。连一向淡定的库克，都在财报会上把这轮内存暴涨形容成「百年一遇的洪水」。离谱的是，硬件越贵，AI公司越往本地端猛砸。
穿越100年前打造的AI，不知道互联网，却从几个例子学会了Python
近日，前 OpenAI 研究成员、GPT 之父 Alec Radford 和加拿大多伦多大学副教授 David Duvenaud 等人打造出一款只读过 1930 年以前文字、从未接触过任何现代信息的大模型，这款大模型的名字叫做 talkie，是一个 130 亿参数的时代语言模型，只用了 2，600 亿个 1930 年以前的英文词元作为训练数据。
为什么美区泛娱乐/游戏收款，Cash App 的优先级正在变高？
从用户钱包心智、交易摩擦、争议处理、账期效率与合规边界，看 Cash App 在低客单虚拟消费场景里的真实价值。核心结论Cash App 不是“无风险通道”，而是在美区低客单、高频、冲动型虚拟消费里，更贴近用户钱包习惯、转化链路和现金流节奏的优先支付入口。
研究人员给AI造了张「致幻图」：GPT爽到6.5分，Qwen直接大脑短路
就在这几天，Github上出现了一篇名为《AI Wellbeing: Measuring and Improving the Functional Pleasure and Pain of AIs》的论文，论文主题就是，如何量化与提升AI的功能性愉悦与痛苦。
能找出AI写的文章，不代表知道哪些AI写的文章值得留下来
你有没有想过这样一个问题：如果你能百分百确定一篇文章是AI写的，你就能知道这篇文章该不该拿去训练下一代AI模型吗？这听起来像是常识，但一篇最新的研究告诉我们，这两件事之间的关系，比我们想象的要脆弱得多。先说说为什么这个问题突然变得重要。
Jev：不说话的语言模型
有趣之处在于，生成语言可能是模型与必须对其采取行动的软件之间的错误接口。我认为这已经是 2026 年 AI 领域最有趣的发展之一。
国产芯片大杀器！全栈开源，断网狂飙千亿模型
原因很简单，24小时连轴转的Agent如果全搁在云端跑，光Token费就能把账单烧穿，大模型往端边搬家已经是明牌。