AI原生企业：从人力协作到智能系统的蜕变
众多企业正进行"AI升级"：为员工配置工具、开设培训课程，将会议记录、客服话术、销售邮件交由AI处理。但这并非真正的AI原生。真正的AI原生企业，不是人在组织中多了一个帮手，而是企业本身蜕变为一个具备感知、决策、执行、复盘和学习能力的系统。传统企业的运营核心在于人。销售依赖主管复盘，客服依靠团队长抽检，产品依靠会议对齐，研发依靠经验排期。数据存储在表格中，判断存在于脑海中，规则写在文档里，而许多关键经验则分散在聊天记录和日常口头沟通中。AI原生企业的核心转变，在于将这些要素转化为机器可读取、可调用、可评估
MiniCPM5-1B：重塑端侧AI智能密度新高度
2026年5月26日，面壁智能携手清华大学及OpenBMB开源社区，共同推出面向端侧部署的文本基座大模型 MiniCPM5-1B。该模型参数量为1B，专为终端设备场景设计。依据官方公布数据，MiniCPM5-1B 在 Artificial Analysis（AA）榜单中斩获17.9分，在2B以下开源模型中表现优异。相比之下，Qwen3.5-2B 得分为16.3分。在知识问答、数学推理、代码生成及工具调用等评测维度上，MiniCPM5-1B 相较于 Qwen3.5-0.8B、LFM2.5-1.2B-Thin
AI 自训模型问世！面壁小钢炮成本降一成，性能碾压同尺寸竞品
面壁智能最新一代“小钢炮”正式亮相。5 月 25 日，面壁智能携手清华大学及 OpenBMB 开源社区，共同推出了 MiniCPM5-1B。该模型仅含 1B（10 亿）参数，却在权威评测榜 Artificial Analysis（AA）上斩获 17.9 分的高分，一举超越所有参数量在 2B 以下的模型，即便是参数翻倍的 Qwen3.5-2B 也甘拜下风。更小却更强，这再次印证了面壁曾发表于 Nature 的密度定律：大模型的智能密度大约每 3.5 个月就能翻一番。面壁“小钢炮”系列模型向来以参数小巧、能量
智能创业新法则：重塑组织而非堆砌工具
詹培勋 瞻行资本创始人往昔初创企业的核心筹码，无非是团队、资本、渠道与产品。如今这些依旧关键，但 AI 时代引入了新变量：谁能率先将 AI 打造为企业的操作系统，谁便能以精简团队达成过往大厂方能企及的成就。这绝非空谈概念。Claude Code 已将"编码"转化为可外包任务，具备读取库、改文件、跑测试及提交代码的能力。Google 推出 AP2 等协议，昭示 AI Agent 正从聊天工具向交易、支付及商业执行层深入。B2B 营销界亦在被 AI 重构，从内容创作、数据洞察到营销自动化与销售赋能，皆由 AI
国际三大AI机构集体验证"密度定律":清华团队两年前预测获证实
全球人工智能研究领域近期出现罕见"共振"现象。4月间，美国研究机构METR与Meta超级智能实验室相继公布独立研究成果，得出了惊人相似的结论：人工智能能力正呈指数级攀升，而实现同等智能水平所需的训练算力则急剧下滑。两项研究的曲线斜率高度吻合，共同指向一个中国团队早在两年前就已提出的概念——"密度定律"。4月3日，METR发布的技术报告显示，AI处理复杂任务的能力每88.6天实现翻倍。仅隔5天，Meta推出新模型Muse Spark，其内部训练数据表明，达到一年前Llama 4 Maverick的性能水平，
谷歌DeepMind发布Gemma 4：开源AI新里程碑
2026年4月2日，谷歌DeepMind正式推出了Gemma 4——这是其迄今为止最强大的开源模型系列。一句话概括：凭借310亿参数的性能，Gemma 4击败了拥有6000亿参数的竞争对手。接下来，我们通过数据来深入了解这款模型。Gemma 4共发布了四个版本：E2B（20亿参数）适用于手机和IoT设备；E4B（40亿参数）适合移动端和边缘设备；26B MoE（260亿混合专家）专为服务器和工作站设计；旗舰版31B Dense（310亿稠密参数）则针对高端GPU服务器。在Arena AI文本排行榜上，旗舰