Preferred Networks 企业级 AI 平台与 PLaMo 系列模型一览
Preferred Networks 推出企业 AI 平台 PreferredAI Work Suite，支持在平台内或连接的外部存储中存放数据，帮助团队利用内部知识并自动化日常业务任务。
全部AI 动态
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今日 49 条Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分3636 Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分1616 Preferred Networks（PFN）的教育事业：编程教育与生成式 AI 应用支持
Preferred Networks（PFN）将编程教育列为使命之一，通过教育事业让孩子体验用编程实现创意和解决问题的乐趣，同时探索利用 AI 技术本身开展教育的可能性。随着生成式 AI 快速渗透教育场景，PFN 也在推进相关举措，帮助教职员工、学生和研究者恰当利用生成式 AI。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分1919 Preferred Networks 如何用 PLaMo 变革社会基础设施
Preferred Networks（PFN）面向日本政府机构、地方自治体、非营利组织和基础设施企业，提供日本国产生成式 AI 基础模型 PLaMo 及一系列 AI 解决方案，用于守护民众生活、社区与文化。这些服务在符合政府指导方针的 AI 治理框架下开发，强调安全性、可靠性与可问责性。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分2020 Preferred Networks 金融业务：PLaMo-fin-prime 金融专用大模型与 PLaMo Prime 商用模型
Preferred Networks 的金融团队基于机器学习与深度学习技术，研发面向金融行业的 AI 解决方案，覆盖市场低效识别、投资组合配置与衍生品对冲等场景。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分1212 Preferred Networks 如何用 AI 与机器人技术解决零售与物流难题
Preferred Networks（PFN）面向零售与流通行业，利用 AI 和机器人技术开发解决方案、产品与服务，帮助自动化运营并提升零售与物流价值链的生产力。其针对连锁店行业的重点包括防止缺货、优化商品组合，以及通过改进商品陈列减少浪费。这些需求背后是劳动力短缺与改善工作环境的压力。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分2121 Preferred Networks 如何用 AI 重塑娱乐内容创作
Preferred Networks（PFN）在生成式 AI 受到全球关注之前，已探索 AI 用于内容创作十余年，持续为创作者提供创新技术与服务。其 AI 应用于电影、动画和游戏等领域，让创作者不受技术限制地表达想法，并重新定义娱乐内容的制作方式。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分1515 Preferred Networks 如何用 AI 加速药物发现与疾病早期检测
Preferred Networks（PFN）将 AI 用于预测和模拟此前无法计算的分子性质与生物机制，以加速生命科学领域的研发与运营流程。其应用覆盖药物发现、实验流程优化、诊断支持、临床实践和个人健康管理，目标是在严格监管下实现更快、更准确、更高效的创新。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分1212 Preferred Networks 如何用 AI 加速新材料发现
Preferred Networks（PFN）联合旗下 Matlantis Corporation，将 AI 技术应用于材料科学，以大幅加速新材料发现。其材料信息学方法此前已提升化合物搜索效率，但仍需大量时间与算力。PFN 集团希望借此在能源、汽车、半导体等行业实现由新材料支撑的可持续社会。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分99 Preferred Networks 如何用 AI 应对制造业挑战
Preferred Networks（PFN）与能源、材料、机床等领域伙伴合作，将领域专业知识与 AI 技术及先进计算基础设施结合，通过自动化和优化制造流程提升效率、安全性与环保表现。其针对的制造业难题包括改进生产工艺与产品质量、确保自然资源可持续利用、减少 CO₂ 排放以及应对劳动力短缺。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分1010 Preferred Networks 面向各行业部署 AI 产品与解决方案
Preferred Networks（PFN）正将 AI 产品与解决方案部署到多个工业领域，结合自身算力基础设施与前沿技术，并融入各行业的领域知识。其面向不同行业提供 AI 产品与解决方案，覆盖多种产业场景。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分3434 Preferred Networks 的 MN-Core 系列 AI 芯片：从 MN-Core 到 MN-Core L1000
Preferred Networks 自 2016 年起与神户大学共同开发 MN-Core 系列 AI 专用芯片，覆盖训练、推理与高性能计算。面向生成式 AI 推理的 MN-Core L1000 采用 3D 堆叠架构与 DRAM，每秒可处理更多 token，性能最高达现有 GPU 及其他处理器的 10 倍。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分1919 Preferred Networks 的 AI 计算基础设施：MN-Core 系列处理器与 PFCP 云平台
Preferred Networks（PFN）自研 MN-Core 系列 AI 处理器，并整合先进网络与存储技术，为内外部研究者与开发者提供 AI 计算基础设施。除通用 GPU 外，PFN 将自研处理器纳入整体方案；自 2024 年起还推出 Preferred Computing Platform（PFCP），这是唯一运行于 MN-Core 系列的 AI 工作负载云服务。
Preferred Networks：AI 研究与产品AI 评分2525 Preferred Networks 的 PLaMo 生成式基础模型系列
Preferred Networks（PFN）从零自研的日本大语言模型 PLaMo，主打日语理解与生成能力，旗舰版 PLaMo Prime 以紧凑模型规模提供世界级日语性能，可通过云端 PLaMo API（付费）和 PLaMo Chat 使用，并借 Amazon Bedrock Marketplace 支持本地部署。
World Labs：官网AI 评分2626 World Labs 隐私政策更新：LWM 与空间智能 AI 数据处理说明
World Labs 发布更新版隐私政策，自 2025 年 11 月 12 日起生效，适用于其 Sites 及空间智能 AI 技术和大世界模型（LWM）相关服务。政策说明会收集账户信息、用户提交的文本图像视频与 3D 模型、空间及地理数据，并自动采集使用数据，用于服务交付、研发及 AI 模型训练与基准测试，用户可通过服务条款所述机制退出模型训练。
World Labs：官网AI 评分3333 World Labs 更新服务条款（TOS），2026 年 1 月 21 日生效
World Labs 发布更新版服务条款，最后更新日期为 2026 年 1 月 21 日，该版本于同日生效，继续使用其服务即视为接受变更。条款涵盖网站与服务的访问使用许可、隐私与安全措施、18 岁年龄限制、授权用户及电子通信等规定，并包含第 10 节的约束性仲裁条款与集体诉讼弃权。
World Labs：官网AI 评分2929 李飞飞：有了空间智能，AI 将理解真实世界
李飞飞提出“空间智能”概念，即 AI 在 3D 空间中感知、推理并行动的能力，认为这将让机器真正理解并与物理世界交互。该内容来自 World Labs 官网，原文发布于 2024 年 5 月 16 日。
World Labs：官网AI 评分2121 World Labs：Christoph Lassner 谈 GenAI 时代的内容 3.0
World Labs 发布 Christoph Lassner 的分享，探讨生成式 AI 如何催生一种角色与世界可动态演化的新媒介，以及这对叙事和数字内容未来的意义。
World Labs：官网AI 评分6767 World Labs 宣布完成 10 亿美元新融资
World Labs 宣布完成 10 亿美元新融资，投资方包括 AMD、Autodesk、Emerson Collective、Fidelity Management & Research Company、NVIDIA 和 Sea 等。
World Labs：官网AI 评分4646 World Labs 收购机器人公司 SceniX，推进空间智能
World Labs 宣布收购机器人公司 SceniX，SceniX 团队将加入 World Labs。World Labs 称其目标是推进能感知、生成、推理并交互虚拟与物理世界的空间智能，而机器人是空间智能走向物理形态的落点。World Labs 表示将很快分享 SceniX 已构建的早期技术及其能力与后续方向。
World Labs：官网AI 评分5656 World Labs 发布 Generating Worlds：分享可在浏览器中探索的持久、可导航 3D 世界早期进展
World Labs 团队在官网发布 Generating Worlds 一文，分享其向持久、可导航 3D 世界推进的早期进展，用户可在浏览器中探索这些世界。材料仅标题可用，正文未抓取成功，更多细节以原文为准。
World Labs：官网AI 评分6060 World Labs 推出 Marble 3D 世界生成模型有限预览，支持浏览器内探索与导出
World Labs 发布空间智能模型更新，并推出有限访问的 Marble 测试预览，用户可在 marble.worldlabs.ai 用图像或文本提示生成可自由导航的 3D 世界。
World Labs：官网AI 评分6565 World Labs 发布实时生成世界模型 RTFM 并开放研究预览
World Labs 发布实时生成世界模型 RTFM（Real-Time Frame Model），可在用户交互时实时生成视频，现已以研究预览形式开放浏览器演示。RTFM 在单张 H100 GPU 上以交互帧率运行推理，不依赖显式 3D 表示，作为端到端训练的学习式渲染器工作；它将带位姿的帧作为空间记忆并通过 context juggling 检索邻近帧，使世界在长时间交互中持续存在而不丢失。
World Labs：官网AI 评分5252 李飞飞：空间智能是 AI 的下一个前沿
李飞飞发表长文，提出空间智能是 AI 的下一个前沿，认为 LLM 擅长语言但在距离估计、物体旋转、物理预测等空间能力上远低于人类。她将世界模型概括为生成一致世界、接受多模态输入、根据动作预测下一状态三项核心能力，并介绍 World Labs 已向部分用户开放可通过多模态输入生成可探索 3D 环境的 Marble，应用将依次覆盖创作工具、机器人和科学研究。
World Labs：官网AI 评分6969 World Labs 的多模态世界模型 Marble 正式向所有人开放
World Labs 宣布其多模态世界模型 Marble 正式全面开放，此前两个月仅向小范围 beta 用户开放。
World Labs：官网AI 评分6868 World Labs 发布 World API，可从文本、图像和视频生成可探索 3D 世界
World Labs 发布 World API，这是其多模态世界模型 Marble 的公开接口，可将文本、单张图像、多图、360° 全景和视频生成为可导航的 3D 世界。
World Labs：官网AI 评分5252 World Labs 撰文论述 3D as code：3D 表征将成为人与机器交互空间的通用接口
World Labs 发表长文，提出 3D 表征之于空间世界的角色类似代码之于软件，是人与机器生成、编辑、模拟和共享世界的通用接口。文章论证代码与 3D 在人机协作和机器间互通上的结构相似性，指出神经 graphics 类似编程语言、模拟引擎类似芯片，并对比了将状态内嵌于单一生成模型与采用因子化混合运行时的取舍。
World Labs：官网AI 评分6262 World Labs 深入解析 Spark 2.0 的网页端 3DGS 流式 LoD 系统
World Labs 发布技术长文，深入解析其网页端 3D Gaussian Splatting 渲染器 Spark 2.0 的流式 LoD 系统。
World Labs：官网AI 评分6161 World Labs 撰文提出世界模型功能分类：渲染器、模拟器与规划器
World Labs 团队发文将当前各类 world models 按功能分为三类：渲染器输出像素、模拟器输出状态、规划器输出动作，认为三者是对同一感知-动作循环的不同投影。
World Labs：官网AI 评分5959 World Labs 发布 R2S2R 引擎，用真实到仿真再回到真实闭环训练和评估机器人策略
World Labs 于 7 月 21 日收购机器人仿真公司 SceniX，并发布 real-to-sim-to-real（R2S2R）引擎，把一个物理任务重建为可控制、可复用的对齐仿真世界。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分2929 Kimi K3
月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K3 模型以 moonshotai/Kimi-K3 标识出现在一份 API 响应示例中，该响应返回了 chat.completion 对象。示例显示其 usage 包含 189 个 prompt_tokens、82 个 completion_tokens，其中多模态图像 token 为 96。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分1616 GLM-5.3-Flash
GLM-5.3-Flash 出现在 Baseten Base Labs 的模型研究内容中，原始标题仅给出该模型名称，正文为一段 chat.completion 格式的 API 返回示例，其中 model 字段为空，completion_tokens 为 145、prompt_tokens 为 38、total_tokens 为 183。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分5959 Z.AI 发布 GLM-5.3：与 GLM-5.2 同底座，靠规模化后训练强化智能体编码
Z.AI 发布 GLM-5.3，定位智能体工程，与 GLM-5.2 使用相同的 744B-A40B MoE 底座，全部能力提升来自在更多样真实任务环境（完整代码库、文档、测试工具、多步工作流）上的规模化后训练。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分55 Baseten 部署入口出现 Cloudflare 安全验证页
Baseten 的 login.baseten.co 部署入口当前显示 Cloudflare 安全验证页，提示正在验证访问者是否为恶意机器人，验证成功后等待 login.baseten.co 响应。页面标注 Ray ID a433ed62bbdce06d，性能与安全由 Cloudflare 提供。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分1111 Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B 出现在 Baseten Base Labs 的模型研究内容中，原始标题仅给出该模型名称。正文为一段 chat.completion 格式的 API 返回示例，包含 38 个 prompt_tokens、145 个 completion_tokens，合计 183 个 tokens，模型字段为空，未披露更多参数或评测信息。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分2222 Qwen3.5 122B-A10B
Qwen3.5 122B-A10B 是出现在 Baseten Base Labs 模型研究页面中的模型标识。相关页面仅展示了一段 chat.completion 格式的 API 返回示例，其中 model 字段为空，completion_tokens 为 145、prompt_tokens 为 38、total_tokens 为 183，未披露该模型的参数规模、上下文长度或可用性等具体信息。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分2121 Baseten 上线 Qwen 系列模型：覆盖 LLM、图像生成、TTS 与嵌入
Baseten 模型库新增阿里云 Qwen 系列模型，涵盖 Qwen3.5 35B-A3B、Qwen3.5 122B-A10B、Qwen3.6 27B、Qwen3 Coder 480B、Qwen3 VL 235B 等 LLM，以及 Qwen Image、Qwen3 TTS 12Hz、Qwen 3 ASR 1.7B 和 Qwen3 系列嵌入与重排序模型。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分6161 DeepSeek 发布 V4 家族首个实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 是 DeepSeek V4 家族首个实验性多模态模型，在 DeepSeek-V4-Flash 架构上加入视觉模块并继续训练以获得视觉理解能力。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分6363 DeepSeek V3.2 混合推理模型上线 Baseten，支持 OpenAI 兼容 API
DeepSeek V3.2 是 DeepSeek 推出的混合推理模型，主打高效长上下文扩展，已可通过 Baseten Inference Stack 的 OpenAI 兼容 API 端点调用。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分2828 DeepSeek V3.1 模型输出示例
Baseten Base Labs 模型研究页面展示了 DeepSeek V3.1（模型标识 deepseek-ai/DeepSeek-V3-1-0819）的一次文本补全调用，输入 14 个 prompt token，输出 226 个 completion token，共 240 token，内容为 FizzBuzz 编程题解答，finish_reason 为 stop。
Baseten Base Labs：模型研究AI 评分66 DeepSeek V4 Pro
Baseten Base Labs 模型研究页面出现名为 DeepSeek V4 Pro 的条目，但正文仅有一段 chat.completion 格式的 API 返回示例，model 字段为空，未披露任何模型参数、benchmark 分数或可用性信息。