由Mira Murati联合创立的Thinking Machines Lab发布“模块流形”研究，提出了一种革命性的大模型优化策略，即通过流形优化对模型权重进行“预防式”约束管理。这项技术旨在从根本上解决AI训练中的数值不稳定性，有望大幅提升模型的训练效率、稳定性和可解释性，对AI产业的未来发展和商业格局产生深远影响。

Meta老板扎克伯格想花15亿美元挖角顶级AI大神安德鲁·塔洛克，结果被“硬核拒绝”，甚至连他所在的初创公司Thinking Machines Lab的员工都没挖走一个。这背后揭示了AI人才争夺战的新趋势：除了天价薪酬，企业文化、发展理念和领导者魅力，才是吸引和留住顶尖人才的关键“杀手锏”。

面对AI能力滞后和Siri表现乏力的困境，苹果正面临其历史上最重大的战略转型。尽管苹果一向偏好小型收购和自研优先，但在AI这一颠覆性技术面前，市场普遍认为其需要通过一次估值数十亿美元的“巨无霸”级并购，例如对Thinking Machines Lab或Perplexity AI的收购，来迅速补足技术短板并重塑其在人工智能时代的领导地位，这与它过去在核心技术领域通过并购实现创新的历史一脉相承。