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当地时间 5 月 5 日，迈阿密一家名为 Subquadratic 的公司走出隐身模式。CTO Alexander Whedon 在 X 上把首款模型 SubQ 称作“a major breakthrough in LLM intelligence”（LLM 智能领域的重大突破），
AI智件独家获悉，前软体机器人创始人兼CEO高少龙已重新创业，新公司「基元智航」聚焦具身数据服务。
科技公司正竞相建设基础设施，以进一步推动自动化浪潮。如今，日本跨国企业软银据报计划成立一家新公司，专门负责自动化建设这些基础设施。
2026 年，「数据」正成为具身智能竞赛的新焦点，京东、百度等科技巨头纷纷入局。然而，喧嚣之中，一个根本问题悬而未决：什么样的数据，才是具身智能真正需要的？
OpenAI准备向企业主全量上线广告平台了。这个非常有意思，我觉得还是可以聊聊的。这玩意你可以理解成，ChatGPT的广告投放后台，美国的企业主可以直接注册账号，充钱，设预算，选竞价策略，上传广告素材，然后一键投放到ChatGPT的对话里，最后实时看数据，实时优化。
Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据，得出一个让他自己也坐不住的结论：2028年底前，AI自己造AI的概率是60%。支撑他这一判断的，是编程、科研复现、模型训练优化等多条能力曲线：每一条都在向右上方飞，没有减速迹象。
AI 很快就能自己改造自己了？Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发帖称，他最近几周阅读了大量公开的 AI 开发数据后，认为到 2028 年底，递归自我改进（recursive self-improvement）发生的概率有 60%。
斯坦福大学宣布：将旗下两大AI与数据科学组织——Stanford HAI（以人为本人工智能研究院）和Stanford Data Science（斯坦福数据科学）合并为一个统一机构，名称保留Stanford HAI，由计算机科学家James Landay全面掌舵。
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。