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人类可以在一生中持续学习新知识，而不会轻易遗忘已有技能。然而对 AI 模型而言，这恰恰是一道极具挑战性的难题：每当模型学习新任务时，参数更新往往会覆盖历史知识，产生经典的 “灾难性遗忘” 难题。持续学习（Continual Learning）正是为突破这一瓶颈而生的研究方向。
Gradium 是一家总部位于巴黎、提供语音 AI 模型的初创公司，其对种子轮向包括 NVIDIA 在内的新投资者重新开放后，本轮融资总额现已达 1 亿美元，该公司周四表示 。这家初创公司是从法国 AI 实验室 Kyutai 分拆出来的（该实验室由 Niel 支持）。
流行的开源人工智能工具 Ollama 完成了 6500 万美元的 B 轮融资，由 Theory Ventures 领投，创始人兼首席执行官 Jeff Morgan 告诉 TechCrunch。Ollama 于 2023 年推出，帮助开发者在其个人电脑上运行开源权重的 AI 模型，让它们在数分钟内即可启动运行。
Base44 是一家 vibe-coding 平台，一年前被 Wix 以 8000 万美元收购。当时，这家公司成立还不到六个月，团队只有 8 个人。如今，Base44 开始推出自己的 AI 模型，帮助用户通过自然语言创建应用。
据外媒 The Information 报道：Meta 正在限制员工在 AI 模型构建中使用 Claude Code 和 Codex，原因是担心涉及模型蒸馏。 Meta 担心这些外部模型生成的内容，可能进入自家的训练数据或评测体系，从而引发所谓的模型蒸馏争议。
最近，我们都在关注旗舰级大模型的进步，其实本地运行的 AI 模型也迎来了重要的分水岭。
GlobalGPT 是一款很典型的 AI 套壳产品，一份订阅访问市面上几乎所有主流 AI 模型，目前全球累计用户超过 300 万，ARR 做到 1000 万美金。创始人李焕之，律师出身，2022 年开始连续创业，经历了 LegalDAO（Web3 法律社区）、LegalNow（AI 法律产品）的两次pivot后，在 2024 年初团队现金流只剩 1 个月时做出了 GlobalGPT。
几天前，OpenAI 用 AI 模型解决了一个关于点与点之间距离的数学问题，此前 80 年来这道题目一直未被完全攻克，消息一出一度被媒体刷屏。不过，没隔几天 16 位数学家站了出来，他们在荷兰莱顿大学发布了一份名为《莱顿宣言》的文件 [1]。
Bloomberg 曝出重磅消息：Trump 政府正在起草一份全新 AI 安全行政令。草案中没有强制模型测试条款，也不会要求前沿 AI 模型在发布前获得政府批准，取而代之的核心方向是「自愿合作」。从 Biden 时代的强制红队测试报告机制，到如今强调企业自愿参与网络防御——美国 AI 安全监管正在经历一次路线级别的转向。
这款 AI 工具名为 RetinaMind，利用视网膜图像训练 AI 模型，以百分比形式呈现对视网膜图像的置信度，通过这样的方式在疾病早期对 ASD 以及 ADHD 进行识别和诊断，准确率达 89%。不仅如此，该工具还可以帮助分析疾病基因机制（如 ABCA4）的潜在变化。