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微软和 Mistral AI 扩展了合作，将 Mistral 的前沿模型集成到 Azure、Microsoft Foundry、Copilot Studio 和 Azure Local 中，旨在为客户提供更多 AI 部署选择。
AnjneyMidha 讲述了他加入 MistralAI 董事会后，受邀在全员大会上分享自己基于使命驱动的投资经历。
Mistral AI发布了Robostral Navigate，这是一个8B模型，使机器人仅使用单个RGB摄像头就能在复杂环境中导航，在R2R-CE基准测试中取得了最先进的结果，并超越了多传感器方法。
TechCrunch介绍了Mistral AI，这家与OpenAI竞争的法国AI初创公司，详细阐述了其以企业为中心的策略，使用自定义模型和代理平台，快速的收入增长，以及其对去中心化AI的愿景。
Mistral AI 发布了 Leanstral 1.5，这是更新的 Lean 4 形式化证明工程模型，针对自动定理证明和自动形式化进行了优化，总参数为 119B，活跃参数为 6.5B。
Mistral AI 正在为其 Vibe (Le Chat) 网络平台增加专门的代码和应用部分，将其从对话界面转变为开发和应用程序构建环境。一款新的、大型稀疏混合专家模型也确认将在夏季以开放权重形式发布。
Mistral AI 推出免费套餐，提供自家 SOTA 大模型、500 条记忆、图片生成、项目分组及 40+ 企业连接器，仅需验证手机号即可领取。
Mistral AI发布了一篇完整论文，详细说明了他们如何创建其模型Le Chaton Fat，这可能是该公司的一个重要里程碑。
Mistral AI据悉正在进行早期谈判，拟以200亿欧元估值融资30亿欧元，估值几乎翻倍，反映出其作为欧洲人工智能主权替代方案的重要性不断上升。
Mistral AI发布了Search Toolkit，这是一个开源框架，用于构建AI应用的生产级搜索管道，将数据摄入、检索和评估统一到单一界面中。
作者参加了在巴黎举办的Mistral AI Now峰会，注意到Mistral从模型公司向全栈AI提供商的转变，重点包括本地部署、专用小模型以及欧洲主权。
Mistral AI首席执行官Arthur Mensch表示，公司正在探索自研芯片以降低成本，同时加大在欧洲的数据中心投资，并为企业推出一款代理平台。
Mistral AI 收购 Emmi AI，旨在打造工业工程领域领先的AI技术栈，通过整合Mistral平台与Emmi的物理AI模型，加速能源、汽车和航空航天等行业的仿真与工程工作流程。
Mistral AI 发布了 Mistral Medium 3.5，这是一款拥有 1280 亿参数的密集多模态模型，具备 256K 上下文窗口、可配置推理能力，并在指令遵循、推理和编程任务方面实现了性能提升。