巨额资本再掀AI浪潮：前OpenAI大牛创立River AI，首轮狂揽11亿美元
xAI联合创始人、前OpenAI研究员Igor Babuschkin创立的AI初创公司River AI，在成立仅两个月后便完成11亿美元融资，试图用“开源模型+个性化定制”路线，重新定义AI与用户的关系。
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今天来扒一扒硅谷一家很传奇的公司：Fireworks AI。 过去几年，DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi，一代接一代的新模型不断发布。 企业看完发布会，第一反应通常是：我们是不是也可以拿来用？但真正开始动手之后，才会发现一个很现实的问题： 模型是拿到了，到底该怎么跑？ 下载模型权重并不难。难的是，如何把一个几百亿甚至上千亿参数的模型，稳定地服务给几百万用户。 你要管理 GPU，要处理并发请求和动态 batching，要优化…
Fireworks AI 由原 Meta PyTorch 核心团队创办，专为企业解决开源大模型的部署与推理难题，目前年化收入已超过 10 亿美元，并于 2026 年 7 月完成
我们经常会感觉，AI 已经这么火了，可是在我日常中，跟很多别的行业的朋友们聊，大家总是会天然的觉得，用 AI，是一件很难的事情。 有很多人，不敢开始。 包括其实我日常被问的最多的问题，也是类似的： 卡老师，我想学 AI、用 AI，我要怎么开始。 所以呢，我今天就想写一个非常非常初级的小流程，如果你想用好 AI，你就按着一步一步做，不仅可以入门，也基本有了最核心的心法。 1. 首先，你需要一台电脑，Mac 最好，Windows 也可以，…
AI 博主“数字生命卡兹克”发布了一套零基础入门 AI 的实操流程，核心不是教工具，而是教人如何把“最不想干的活”完整交给 AI，并沉淀为可复用的 Skill。它折射出一个重要信号：AI 使用的最大门槛已经不再是技术，而是“敢不敢开始”。
前阿里通义千问技术负责人林俊旸创业即独角兽🔍 林俊旸（@JustinLin610）官宣在上海创办 **Pragmatik Labs（语用科技），专注“数字与物理世界的下一代智能体”。 公司刚成立，估值已达 20亿美元，由高榕创投、红杉中国共同领投，腾讯与上海未来产业基金跟投。 从大模型转向智能体系统（数字Agent+具身智能），目标是迈向超级智能，而非继续卷基础模型。 📌 冷知识：公司名“Pragmatik”源于他大学时学的“语用学”…
前阿里通义千问技术负责人林俊旸在上海创办 Pragmatik Labs（语用科技），公司刚成立即获得 20 亿美元估值，由高榕创投、红杉中国领投，腾讯与上海未来产业基金跟投。这家新公司不做基础大模型，而是押注“数字与物理世界的下一代智能体”，把目标直接指向超级智能。
怎么让 AI 学习一个人的语言风格？ 现在的解决方案大多是提炼”可观察规则”沉淀进「账号设定/语气风格.md」，最实用的 4 步法： 1️⃣ 从真实样本提取”可观察规则” AI 通过分析”样本”，把风格翻译成多个语言维度： – 平均句长、长短句比例（书面 vs 口语） – 句式偏好：陈述 / 设问 / 反问，单句 / 复合 – 连接词使用（于是、结果、然后、因此） – 关系定位：像朋友、学长还是导师（这决定”和蔼”到底怎么落地） -…
AI 创业者 @tinyray1314 分享了一套让 AI 学习个人语言风格的实操方法论：把风格拆成可观察的语言规则沉淀进配置文件，再用“人机改写 diff 回路”
AI 领域回报率最高的事是什么？ 每天用 AI 完成真实工作任务，而不是只玩 demo （Anthropic 内部工程实践） 每次模型输出后立刻做人工检查或自动 eval （OpenAI / Anthropic 对齐研究） 维护一个自己的 prompt / skill 版本库 （Claude Code 重度用户共识） 把 context engineering 当成比 prompt engineering 更重要的技能 （多数 age…
一份来自 AI 实践者的高回报行为清单在 X 平台被广泛传播，核心判断是：AI 领域当前最值钱的能力已不是简单调用模型，而是围绕真实任务建立评估、迭代、可观测性的系统工程能力。
Elon Musk 称 SpaceX 的 AI 收入将于下月超过其他所有产品。
马斯克在 SpaceX 全体会议上表示，公司 AI 收入预计下个月超过其他所有产品营收，并在第四季度显著拉开差距。这意味着 SpaceX 的业务重心正从发射和星链，加速转向 AI 基础设施与模型训练。
OpenAI VP of Global Policy Ann O’Leary says AI policy in the US is anchored in the states and informed by California’s AI transparency law passed last year (Chase DiFeliciantonio/Politico)
OpenAI全球政策副总裁Ann O'Leary表示，美国AI政策当前“锚定在各州”，并以加州去年通过的AI透明度法律为主要参考。这反映出联邦层面立法推进缓慢时，州级监管正在成为AI企业必须面对的实质规则。
Some health and fitness obsessives are using AI for hyperpersonalized training, building custom dashboards and tools to analyze their sleep, workouts, and diet (Wall Street Journal)
一批健康与健身重度用户开始用 AI 构建高度个人化的训练体系，把睡眠、运动和饮食等数据整合进自建仪表盘与工具，让 AI 不仅给建议，还参与到日常训练节奏的持续优化中。
这应该是这个月最重要的AI进展的新闻！Anthropic上市得好好关注一波！但AI在数学领域最先有重大进展是非常自然的，因为数学是纯粹的形式逻辑，本质上也是一种语言，所以天然适合语言模型。但要注意，AI从原理上是没有逻辑推理的，它是靠见得多，通过归纳的方式把推理过程用形式语言堆出来。而大语言模型要通过纯粹的reasoning在涉及到强实验领域，在没有实验数据的输入下，获得重大的突破，还是相当困难。
Anthropic让一个未发布的研究版Claude尝试攻克黎曼猜想，虽未完全解决，但在相关问题提升了黎曼zeta函数满足猜想零点比例的下界。这是大模型在纯数学推理上罕见的实质性进展，也为Anthropic的技术叙事增添了新筹码。