在AI视频的赛道上，我们似乎已经习惯了在“惊艳的3秒短片”和“一分钟后画面崩坏”的冰火两重天里反复横跳。生成长视频，尤其是带有人物交互和稳定口型的长视频，一直是悬在所有模型头上的达摩克利斯之剑。直到现在，昆仑万维带着SkyReels-A3走上牌桌，似乎要告诉世界：游戏规则，该变一变了。 这不是又一个炫技的玩具，而是一把意图重塑内容生产线的利刃。 深入龙骨：不止于“生成”，更是“编排” 要理解SkyReels-A3的颠覆性，不能只看效果，得拆开它的“发动机”。它巧妙地搭建了一个四位一体的协同作战系统： 更聪明的“大脑…
六年磨一剑，OpenAI携两大开源模型GPT-OSS强势回归！这次不仅是性能的飞跃，更是对整个AI生态的重塑——免费商用、笔记本也能跑，顶级推理能力触手可及。 一、历史性转折：OpenAI重返开源江湖 2025年8月6日，AI界投下重磅炸弹！OpenAI终于憋了个大招，一口气推出了名为GPT-OSS（Open Source Series）的开源模型系列，里面有1170亿参数的gpt-oss-120b和210亿参数的gpt-oss-20b。这是自2019年发布GPT-2以来，OpenAI已经六年没有放出过如此规模的权…
当所有人的目光都还聚焦在“谁家模型参数更多、体量更大”的军备竞赛时，阿里通义千问团队却悄悄换了个赛道，扔出了一颗重磅炸弹：Qwen3-4B-2507系列。 你没看错，参数只有4B。在动辄千亿万亿的时代，这听起来像个“弟弟”。但请收起你的轻视，因为这个小家伙，正在用一种近乎蛮横的方式，重新定义我们对“性能”与“尺寸”的认知。 这不是升级，是“降维打击” 我们先不谈那些复杂的术语，直接上战绩。 过去，小模型总被认为是“智商阉割版”，能聊天就不错了。但这次的Qwen3-4B，尤其是它的“思考增强版”（Thinking-2…
在AI圈，我们见惯了日新月异的技术迭代，从文字到图像，再到Sora搅动风云的视频生成。但这一次，MiniMax选择了一条不那么拥挤却同样震撼的赛道，用新发布的Speech 2.5，将语音合成这门艺术推向了一个令人瞠目结舌的新高度。 这不再是简单的“文字转语音”，而是近乎“灵魂的复刻”。 “以假乱真”已过时，“灵魂附体”才是现在 你还记得那些年我们嘲笑的“机器人客服腔”吗？生硬的停顿、毫无波澜的语调，一听就知道对面不是真人。后来，AI语音学会了模仿情绪，我们开始用“以假乱真”来形容顶级水准。 但Speech 2.5告…
在多模态AI的牌桌上，玩家们一直仰望着 Gemini 和 GPT-4o 这样的闭源巨头。开源社区虽然英雄辈出，但总感觉在最顶尖的视觉语言理解上，还差着那么一口气。直到 2025 年 8 月 6 日，一个意想不到的玩家——小红书 Hi Lab，带着他们的 dots.vlm1，直接掀了桌子。 这不仅仅是一次常规的模型开源，更像是一份战书。它的核心信息很简单：我们来了，而且我们能打。 王炸组合：自研视觉心脏 + 顶级语言大脑 忘掉那些在现有模型上修修补补的“微调”方案吧。小红书这次玩得很大，他们为 dots.vlm1 打…
在AI绘画的浪潮中，我们见证了太多奇迹：一句话生成一座赛博朋克都市，一个词绘出一片梵高星空。但在这片繁华之下，一直有个令人啼笑皆非的“老大难”问题——AI不会写字。 你让它画个“开业大吉”的招牌，它可能给你“开吉大业”；你想要一句“清风徐来”，它却生成一堆形似而非的乱码。这种“文盲”式作画，让我们在赞叹其想象力的同时，也对其基本功感到无奈。我们似乎默认了，AI的画笔，挥洒的是艺术，而非文字。 直到现在，阿里巴巴通义千问团队带着 Qwen-Image 走来，大声宣布：这个时代结束了。 不只是“能写”，而是“会写”的降…
当下的AI圈，大模型们学会了看图、写诗、敲代码，但你有没有觉得，它们似乎总是有点“耳背”？它们能把语音转成文字，却听不懂你话语里的疲惫；能识别出音乐，却抓不住旋律中的情绪。AI的耳朵，似乎还停留在“听清”，而非“听懂”的阶段。 直到小米带着MiDashengLM-7B走来，局面似乎要被彻底改写了。这不只是又一个参数庞大的模型，更像是一次对声音理解的哲学重塑。 不走寻常路：从“转录员”到“聆听者” 过去，声音模型的主流玩法是语音识别（ASR），就像一个尽职的速记员，把声音信号翻译成文字。但这种做法的代价是巨大的——超…
当国产大模型的“百团大战”逐渐演变为惨烈的价格巷战时，所有人都以为棋局的焦点只剩下了成本。然而，月之暗面（Moonshot AI）用一次出人意料的“亮剑”，提醒了整个赛道：真正的王牌，从来不止一张。 Kimi K2 高速版（kimi-k2-turbo-preview）的发布，就像在平静的湖面投下了一颗深水炸弹。它并非又一款参数缩水的“青春版”，而是一次纯粹、极致且暴力的工程学胜利。 核心：不止于快，是体验的重塑 我们先来看最直观的数字：40 tokens/秒。 这个数字意味着什么？它意味着原版 Kimi K2 那种…
你一定见过那种一眼就能认出的AI画作：过度饱和的色彩，光滑到失真的皮肤，以及无论前景多清晰、背景都仿佛隔着一层毛玻璃的模糊感。这种被戏称为“数字蜡像”的风格，曾是我们判断一张图片是否由AI生成的潜规则。我们习惯了它，接受了它，甚至在某种程度上麻木了。 现在，这层心照不宣的窗户纸，可能要被Black Forest Labs（黑森林实验室）和Krea AI联手捅破了。他们推出的开源模型 FLUX.1 Krea [dev]，不像一个冰冷的技术迭代，更像一份宣言：AI图像生成，正在告别它的“青春期”。 一种“有主张”的美学…
在AI圈子里，我们似乎已经习惯了这样一个场景：无论是GPT还是其他大模型，生成内容时总像是位耐心的诗人，一个词一个词地往外“吟唱”。这种“从左到右”的自回归模式虽然强大，但一个“慢”字，始终是悬在所有开发者和用户头顶的达摩克利斯之剑。 但如果，生成代码不再是逐字蹦，而是像思想的闪电一样，成块成块地涌现呢？ 最近，字节跳动的Seed团队就带着这样一份惊艳的答卷来了。他们发布的实验性项目——Seed Diffusion Preview，不像一个常规的模型迭代，更像是一场蓄谋已久的“技术突袭”，直指当前大模型架构的核心痛…
