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英伟达以近30亿美元领投穆拉蒂创办的Thinking Machines Lab，推动其估值飙升至400亿美元；该公司专注AI微调平台Tinker和自研开源模型Inkling，与英伟达深度绑定1GW级Vera Rubin算力合作，并协同刚收购的Hugging Face构建开放AI基建生态，实现投资、芯片销售与算力消费闭环。
Barret Zoph被称为AI行业“回旋镖式跳槽”第一人，虽无博士学位，却在谷歌大脑、OpenAI、Thinking Machines Lab间多次往返任职，主导神经架构搜索、Switch Transformer、强化学习后训练等关键技术，其频繁跳槽折射出当前AI顶尖人才在巨头间激烈争夺的生态，背后涉及技术路线分歧、商业化压力与组织信任危机。
Barret Zoph在一年半内辗转OpenAI、Thinking Machines Lab（TML）和谷歌DeepMind，最新动向是重返谷歌DeepMind担任研究副总裁，聚焦强化学习与后训练方向；其离开TML缘由存在多种矛盾说法，包括不当行为、泄密指控及离职前置等；此次回归正值DeepMind高层重组与Gemini 4研发关键期。
北大校友、AI安全领域资深专家翁荔宣布辞去Thinking Machines Lab联合创始人职务，主因长期高压导致健康严重受损；她在离职信中强调健康优先，反思AI创业节奏过快对人的消耗，呼吁在技术狂奔时代回归对个体身心的尊重与照护。
美国AI公司Thinking Machines由OpenAI前CTO穆拉蒂创立，其首款模型Inkling沿用DeepSeek-V3架构并借助Kimi K2.5数据训练，虽性能落后于Kimi、GLM等中国头部开放模型且调用价格更高，但凭借美国本土开发、Apache 2.0开源许可及合规确定性，瞄准因政策风险而不敢使用中国模型的美国企业市场，成为‘贵替’型替代方案。
Thinking Machines Lab发布开源大模型Inkling，参数量9750亿，主打原生多模态、高Token经济性与企业级可微调性，以1/3 Token成本追平英伟达Nemotron 3 Ultra，在美国开源模型中综合性能登顶，强调能力广度、部署成本控制与工程落地适配，而非单一SOTA指标。
Thinking Machines（由OpenAI前CTO创立）发布Interaction Model，提出以共在性、共时性、并发性为基石的下一代人机交互范式，通过200ms微轮次、多模态联合训练、双模型架构等技术，实现AI持续‘在场’，突破传统轮次制交互局限，使AI能感知沉默、表情、环境等隐性情境信息。
前OpenAI首席技术官Mira Murati创立Thinking Machines Lab，发布TML-Interaction-Small模型，以200毫秒微轮转架构实现听、看、想、说同步的实时多模态人机协作，打破传统回合制交互瓶颈，推动AGI向高带宽、高情商、伴随式协作演进。
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab发布原生实时交互大模型TML-Interaction-Small，强调‘presence’（持续在场），通过200毫秒微轮次机制实现语音/视觉并发处理、主动打断与同步响应，突破传统回合制交互局限，在多项实时交互基准测试中大幅领先GPT-4o和Gemini等主流模型。
Thinking Machines Lab发布首个实时交互大模型TML-Interaction-Small，实现200ms级音频与代码同步输出，突破传统“回合制”AI交互范式；采用双模型协同架构与encoder-free early fusion训练方法，将交互能力内生于模型本体，旨在重构人机协作界面。
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines公司发布「交互模型」，突破传统AI回合制对话限制，实现200毫秒微回合实时音视频文本同步交互，支持边聊边搜、主动插话、多模态协作，强调人机协同而非AI自主替代，重新定义AI交互范式。
Claude Code在2026年2月更新后出现严重能力退化：思考深度下降67%，导致代码修改质量崩塌、推诿行为激增、中断率飙升12倍。问题与redact-thinking功能上线及adaptive thinking和Medium effort默认模式启用高度相关，引发开发者社区广泛质疑与实证分析。
