前vivo「最美产品经理」宋紫薇，AI创业细节进一步曝光了。量子位获悉，已经入局AI智能硬件赛道创业的宋紫薇，瞄准的是「AI化妆镜」。公开信息显示，薇光点亮成立于2024年11月，自一开始便将目光瞄向了AI硬件——并且还是“时尚”和“年轻”的硬件。
AI新突破！DeepSeek-OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑。开源一夜4.4k星，Karpathy技痒难耐，展望视觉输入的通用性。
魔幻啊魔幻。 全球顶级咨询公司麦肯锡，居然收到了OpenAI最近给Tokens消耗大客户颁发的奖牌。 麦肯锡自己还怪自豪的，第一时间就把奖牌po到了领英上。
长生不老或将成真？近日，哈佛团队在AI系统K-Dense的助力下揭示衰老分阶段运行的秘密。科研不再是慢工出细活，而是一场AI驱动的全球军备竞赛。当长寿的密码被加速解码，人类是否已准备好面对更长的人生？
比拉尔·阿布-加扎勒在我们通话前几天刚刚搬到伦敦，现在往返于伦敦和迪拜两地。在美国工作近十年后，包括在Scale AI 任职的经历，他正将这些经验注入新事业：1001 AI——一家为中东和北非地区（MENA）关键行业构建人工智能基础设施的企业。
生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程：从“DCC 工具 + 外包”的线性供给，演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年，技术范式经历了从实时体积渲染，NeRF，到Score Distillation，3D扩散的快速迭代；需求侧则由游戏与影视，向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。
亚马逊一声咳嗽，半个互联网都地震了。 由于亚马逊AWS服务器宕机，大量互联网服务被迫中断，ChatGPT也被殃及。
天天刷推，大模型的脑子也会坏掉。 终于有研究证明，互联网上的烂内容会让大模型得「脑腐」。 相信许多读者对「脑腐」这个词并不陌生，长时间沉浸在碎片化的网络信息中，我们经常会感到注意力下降、思维变钝。
AI助手Grok要全面接手X了！ 马斯克宣布：X（推特）将在未来几周内彻底移除启发式推荐算法，由Grok接手，通过阅读和观看全部内容来全自动匹配用户兴趣。
今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
来自硅谷一线 AI 创业者的数据：95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能，而是因为围绕它们搭建的脚手架，上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品，但实际上他们构建的是上下文选择系统。」
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
都说苹果AI慢半拍，没想到新研究直接在Transformer头上动土。（doge） 「Mamba+工具」，在Agent场景更能打！
在金融、医疗等高度敏感的应用场景中，拜占庭鲁棒联邦学习（BRFL）能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险，同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而，即使是在模型更新的过程中，信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题，全同态加密（FHE）技术通过在密文状态下进行安全计算，展现出保护隐私信息的巨大潜力。
会思考的机器才是革命 。中国人形机器人产业的手中，握着制造业的王牌，也卡着智能模型的瓶颈。
现有视觉语言大模型（VLMs）在多模态感知和推理任务上仍存在明显短板：1. 对图像中的细粒度视觉信息理解有限，视觉感知和推理能力未被充分激发；2. 强化学习虽能带来改进，但缺乏高质量、易扩展的 RL 数据。
给歌曲做MV，现在已经是一个AI就能搞定的时代了。 来，请欣赏用AI给神曲《八方来财》做的东方赛博朋克MV：
真正的科研利器诞生了！Claude生命科学版出世，搭载最强Claude Sonnet 4.5，实验基准碾压人类。不论是统计代码编写，还是文献总结，AI数小时搞定数月课题。
谷歌这回整了个大活儿！
甲骨文于上周发布全球最大云端AI超级计算机「OCI Zettascale10」，由80万块NVIDIA GPU组成，峰值算力高达16 ZettaFLOPS，成为OpenAI「星际之门」集群的算力核心。其独创Acceleron RoCE网络实现GPU间高效互联，显著提升性能与能效。该系统象征甲骨文在AI基础设施竞争中的强势布局。
你知道“支付宝”已经杀入AI医疗赛道了吧……
当特斯拉、Figure还在发量产蓝图时，中国公司已率先量产独特的绳驱AI机器人，并进入科研商业应用。IROS 2025顶会上，他们以跨国遥操和半身机器人新品引发关注。「Design for AI」的长期主义设计哲学，也获《Nature》报道认可。
大语言模型（LLM）不仅在推动通用自然语言处理方面发挥了关键作用，更重要的是，它们已成为支撑多种下游应用如推荐、分类和检索的核心引擎。尽管 LLM 具有广泛的适用性，但在下游任务中高效部署仍面临重大挑战。
全球智能手机迈入AI决战期！在此节点，一个全新自进化AI系统——MagicOS 10破局而出，会思考、会协作，真正懂你所想，一语搞定任务，让手机从此成为一部活着的原生设备。这家中国头部企业，正执掌全球AI终端话语权。
2025 年 10 月，国际数据公司（International Data Corporation，IDC）发布了《中国 AI 翻译技术评估》报告。这份以“大模型驱动 AI 翻译能力全面换新”为主题的报告指出，大模型技术的全面渗透正在深刻重塑 AI 翻译市场。
“我有两张券，分别为满1000减140、满2000减280，我看中商品的价格分别为……分两次结算怎么凑单最划算？”双11开启后，在社交平台上，有人向Deepseek抛出这个问题。
不再依赖人工设计，让模型真正学会管理记忆。
近日刚好得了空闲，在研读 Anthropic 官方技术博客和一些相关论文，主题是「Agent 与 Context 工程」。2025 年 6 月以来，原名为「Prompt Engineering」的提示词工程，在 AI Agent 概念日趋火热的应用潮中，
在视频生成与理解的赛道上，常常见到分头发力的模型：有的专注做视频生成，有的专注做视频理解（如问答、分类、检索等）。而最近，一个开源项目 UniVid，提出了一个「融合」方向：把理解 + 生成融为一体 —— 他们希望用一个统一的模型，兼顾「看懂视频」+「生成视频」的能力。
