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绝大多数 AI 陪伴产品，都是基于通用模型的使用，利用提示词框架对模型进行定向约束，所以角色的表达仍然停留在「人类平均水平」，本质都是提示词驱动下的角色扮演。但陆弘毅做蕾伊的方法完全不同。团队先为她写了几十万字的人格语料，确定她从小到大的经历、行为与反应、深层性格和内在冲突，再把这些只属于蕾伊的数据灌进他们自研的「超人格化模型」。
最近和几个做 AI 出海的朋友聊天，大家已经很少去聊哪个模型又刷了榜。谈论最多的，是哪个模型调度平台好用、实惠、安全。 这话题我是一点都不意外。毕竟前不久全球大佬都在扎堆往 AI 这个方向挤。老话说得
昨天，大名鼎鼎的 Claude 4.8 发布了。 科技圈照例是一片欢呼。 看官方放出来的一堆评测数据，依然是碾压级别的，尤其是说代码（Coding）能力有了史诗级的提升，简直像交了一份满分答卷。
近期，来自复旦大学与阿里巴巴通义万相的研究团队对此提出了新的思考。他们认为，多任务强化学习不应被视为一个统一优化问题，而应该解耦为两个彼此独立的过程：单任务的在线策略探索 & 多任务能力整合。
我去搜了下 MiniCPM5-1B 的数据，发现面壁智能刚刚把背后的核心数据集给开源了。一共是两份 L3 级数据集：Ultra-FineWeb-L3 ：600B tokens，中英文都有，是目前最大的中文开源合成预训练数据集。
一家名为脸谱心智（FaceMind）的初创公司就在顶级学术会议 EMNLP 主会上系统性地揭示了这个问题，并给出了解法。更有意思的是，就在「马嘉祺」事件前不到两周，全球最强 AI 公司之一 Anthropic 也在自家产品中悄悄落地了一次高度相关的改造 —— 方向与脸谱心智一年前的论文几乎完全一致。
所有人都在比谁的模型参数更大，但真正决定AI能不能落地的，其实是另一件没那么性感的事：一颗Token，能不能被稳定、便宜、规模化地生产出来。死磕这件事的，是一支从中国超级计算体系里走出来的年轻团队，是石科技。
Google DeepMind研究院姚顺宇最近接受媒体人采访时说：做一个好的产品经理，是一个我现在想不明白该怎么训练AI去做的事。言外之意，AI时代产品经理很难被替代。招聘市场已经给出了答案。根据脉脉2026年1—4月的数据，热招岗位里大模型算法排第一，产品经理排第二，AI产品经理也排到了前五的位置。
WorldArena 世界模型赛道从来都是竞争异常激烈，在经历了前几次比赛过程中的放榜之后，CVPR 2026 WorldArena 世界模型赛道锁定总成绩，智元自研的世界模型 Genie Envisioner-Sim 2.0（以下简称 GE 2.0）拿下了最终的冠军，成为了 “强者中的强者”。
继 Step 3.5 Flash 后，阶跃星辰最近又推出新一代高效率 Flash 开源模型 ——Step 3.7 Flash。该模型最大特点就是多（模）、快（速）、好（用）、省（钱）。总参数 196B，采用稀疏 MoE 架构，推理激活参数仅 11B，配备 1.88B ViT 视觉编码器，推理速度最高 400 TPS，支持 256K 上下文。