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Sam Altman 今天在 X 上扔出一个数字：ChatGPT Images 2.0 在印度已经生成超过 10 亿张图。距离产品发布只有 27 天。TechCrunch 和第三方数据验证了印度确实是最大市场——但全球增长远没有那么均匀，这更像一场区域性起飞。
刚刚，国际权威市场调研机构英富曼（Omdia）发布最新的《中国AI云市场份额2025》报告。2025年中国AI云市场总规模达567亿元人民币，其中，阿里云在AI IaaS和MaaS-MPS两大子市场均位列第一，总份额从上半年的35.8%上涨至38.1%，整体稳居第一，超过二到四名总和。
xbench，就是红杉自己弄的那个中立评测lab，刚刚又整了个新活：让 AI 做药企的数据分析，跟人类实习生比个高低，然后遥遥领先的赢了
在联邦学习中，如何同时兼顾模型性能、数据隐私和通信开销，是一个亟需解决的挑战。
在大模型后训练中，数据不再只是 “越多越好”，而是要像人类学习一样，动态选择最合适难度的样本。华为提出的 EDCO 方法，将样本难度估计与动态课程编排引入领域大模型微调；数月后，由 Rutgers、Amazon、Google 等作者参与的 DARE 论文即引用 EDCO，并将其作为难度感知强化学习训练的重要对比基线。
DAG框架利用时间与通道双重相关网络，有效整合历史与未来外生变量信息，提升时间序列预测准确性。通过发现并注入相关关系，充分利用未来协变量，显著优于现有方法。
Anthropic一口气甩出10个金融智能体模板，穆迪6亿家公司数据通过MCP打通，Office全家桶全线就位：这不是模型升级，是一次工作流入口的抢占。
过去一段时间里，在围绕大模型推理能力增强的研究中，SFT 和 RL 是两类核心后训练范式 —— 前者稳定收敛快，能高效吸收高质量推理数据；后者更具探索性，有望推动模型实现复杂推理和分布外泛化。
Reddit 上的 r/DHExchange 板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子，还是让见多识广的我打了个问号。「我囤积了一个非常有价值的大型数据库，只是不是你想的那种……15 万张粪便图像。」
最近，创作者平台 Wirestock 宣布完成 2300 万美元 Series A 融资，由 Nava Ventures 领投，SBVP（Sheryl Sandberg 参与创立）、Formula VC 与 I2BF Ventures 参投，公司累计融资规模达到约 2600 万美元。