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PlayerZero 刚刚宣布完成了 1500 万美元的 A 轮融资，由 Foundation Capital 的 Ashu Garg 领投，他也是 Databricks 的早期支持者。这是继 Green Bay Ventures 领投的 500 万美元种子轮之后的又一轮融资。
直面质疑，Tabbit 详解为什么要做 AI 浏览器。
未来，浏览器不再是「窗口」，而是工作台。
Tabbit 背后的团队，是美团的光年之外 对，就是那个最早由王慧文老师创办，后来并入美团的那个光年之外
前段时间 AI 浏览器扎堆上线，从 OpenAI 的 Atlas 到 Perplexity Comet，国内的 QQ浏览器、夸克/千问纷纷进入赛道。浏览器这个「老古董」突然成了 AI 赛道的香饽饽。大小厂都在抢，都想占个入口位置。
今日，美团旗下光年之外团队宣布其首款AI浏览器Tabbit正式开启免费公测。 相比于传统浏览器，Tabbit的最大特色是支持“智能代理模式”。该模式能帮你执行复杂的网页操作任务，模拟人工操作，自动打开网页、提取信息、填写表单、跨平台整合数据等操作，把结果交付给你。
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 曾在 OpenAI、Google、Amazon、Databricks 等公司参与构建并成功推出了 50 多个企业级 AI 产品。最近，他们在播客节目中，与主持人 Lenny 细致分享了当前 AI 产品开发中的常见陷阱与成功路径。基于该播客视频，InfoQ 进行了部分删改。
扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLLMs）因其多种潜在的特性而备受关注，如能加速的非自回归并行生成特性，能直接起草编辑的特性，能数据增强的特性。然而，其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归（AR）模型。
过去几年，机制可解释性（Mechanistic Interpretability）让研究者得以在 Transformer 这一 “黑盒” 里追踪信息如何流动、表征如何形成：从单个神经元到注意力头，再到跨层电路。但在很多场景里，研究者真正关心的不只是 “模型为什么这么答”，还包括 “能不能更稳、更准、更省，更安全”。
编辑｜Panda 在文生图模型的技术版图中，VAE 几乎已经成为共识。从 Stable Diffusion 到 FLUX，再到一系列扩散 Transformer，主流路线高度一致：先用 VAE 压缩视