最初说不做视频生成模型的百度，现在在视频生成的路上一路狂奔！ 就在刚刚，百度蒸汽机（MuseSteamer）视频生成大模型升级至2.0版本，主打多人有声音视频一体化生成。
AI已经能够自主思考并证明新的数学规律了？ OpenAI研究人员表示，自己喂给GPT-5 Pro一篇论文，结果模型读完之后得到了新的结论。
Atlas进厂打工技能再进化！波士顿动力联手丰田研究院，首次让人形机器人Atlas能够通过语言指令驱动，一次性处理从折叠配件到整理仓架的复杂作业。这种LBM（Large Behavior Models，大行为模型）方法让机器人具备跨任务泛化能力，迈出了工业化实践的一大步。
7 月 29 日，一款 AI 智能耳机 Natura AI 在 Kickstarter 上发起众筹，目标金额 5 万美元，现已获得 815 人支持，共筹得了 12 万多美元。
过去一年堪称是具身智能的加速年，上周的机器人运动会，更是全面展示了机器人创飞——啊不，狂奔的能力。
硅谷的 AI 赛道上，三位手握国际信息学奥林匹克（IOI）奖牌的华裔青年正改写格局：斯科特・吴、沃登・严、斯蒂芬・郝，2023 年 11 月在硅谷车库启动项目，推出 AI 程序员 Devin。
AI 创业是一门生意。 在 day one 就要思考如何实现盈利、如何控制成本、支出的问题，尤其是小团队创业。 独立开发者 Arvid Kahl 是个「精打细算」创业的范例。
精心设计了一个由多个AI智能体组成的强大团队，期望它们能像人类专家一样协作解决复杂问题，但却发现这个团队聊着聊着就“精神涣散”，忘记了最初的目标，甚至连彼此的角色都开始混乱。
在科研、新闻报道、数据分析等领域，图表是信息传递的核心载体。要让多模态大语言模型（MLLMs）真正服务于科学研究，必须具备以下两个能力
在AI浪潮席卷全球的2025年，大语言模型（LLM）已从单纯的聊天工具演变为能规划、决策的智能体。但问题来了：这些智能体一旦部署，就如「冻结的冰块」，难以适应瞬息万变的世界。
这真的是一种平衡艺术——要搞清楚模型应该具备哪些特性，以及我们希望它给人的“感觉”是什么。GPT-5发布时，我们觉得正好是一次重置和重新思考的机会。尤其是，现在要让一个模型变得很“有互动感”其实很容易，但有时候这种互动可能是不健康的，所以我们想让它成为一个健康、有帮助的助手。
市场研究的核心问题从未改变：消费者在想什么？ 全球企业为此每年投入超 1400 亿美元，催生了McKinsey、Ipsos等咨询巨头，和Qualtrics、Medallia等软件公司。
这两天，刷到好几个超级酷的一镜到底的视频。 比如这个我昨天在X上刷到的视频，全程都是AI生成，一镜到底。 整个视频有点长，两分多钟，分了好几段，最惊艳的是前半段，我截给你们看一下， 这个真的很酷。
AI 有意识吗？ 无论是古今中外的文艺作品中，还是 AI 迅猛发展的当下，好像都难以给出一个绝对的答案。
刚刚结束的世界人形机器人运动会上，虽说各家机器人是各显神通吧，但也闹出了不少好玩的小插曲。
多模态的生成，是 AI 未来的方向。 最近，AI 领域的气氛正在发生微妙的变化。比如，刚刚推出了 Grok 4 的 xAI 却在重点宣传他们的视频生成模型 Grok Image。
继通义灵码的 Lingma IDE 之后，阿里在海外推出另一款 Agent Coding 产品。据官方介绍，Qoder (/ˈkoʊdər/) 是一个专为真实软件开发而设计的 Agent Coding 平台（所以谁不真实？）
Grok 又双叒叕捅娄子了。 在用户完全不知情的情况下，马斯克旗下 AI 聊天机器人 Grok 将数十万条用户聊天记录公开发布，并被 Google 等搜索引擎全网收录。
大模型“世子之争”，果然暗潮汹涌（doge）。 这不“手机内存不够”怎么办，如果你问问DeepSeek老师：你和豆包删一个你删谁？
AI 下半场，模型评估比模型训练更重要。我们需要从根本上重新思考评估的方式。
大家好，我是歸藏（guizang）谷歌昨晚举行了他们的 2025 年硬件发布会，早上起来回顾和总结一下。
Meta超级智能实验室一拆四以后，首席AI官Alexandr Wang全员信曝光。这位28岁华人获扎克伯格力挺，出任超级智能实验室负责人。内部信强调「超级智能即将到来」，并宣布实验室拆分为四大部门。同时，AGI Foundations团队被解散，成员分流。Yann LeCun地位明显降级，权力重心全面向Wang集中。
每位中小企业主都能在支付宝里免费雇一名招投标AI员工了。该AI员工叫“芝麻企业助手”，它能准确获取并为企业客户智能推送各类招投标的标讯信息，并结合专家经验分析解读标讯给出投标策略。其处理招投标问题的能力与资深招投标经理相仿。
这辈子，咱也是被人形机器人夹道欢迎过了！
推理大模型（Large Reasoning Model）极大的促进了自然语言处理领域的发展，而信息检索领域的核心问题之一是文档排序，如何利用强大的推理大模型通过主动推理来判断文档的相关性，进而再对文档进行排序是一个值得探索的方向。
过去二十年，我们都在努力让品牌在Google搜索结果中排名靠前，学习SEO优化、关键词策略、外链建设。但现在，ChatGPT每天处理25亿次提示，80%的消费者在近一半的搜索中使用AI摘要。AI不再是搜索的辅助工具，而是发现品牌的主要入口。
在Openai 发布o3后，think with image功能得到了业界和学术界的广泛关注。
Memory 一直是 AI 产品的技术「痛点」和必争之地。因为决定用户留存，很多有野心的创业者在思考如何借助 AI 长期化时，都会聚焦 AI + Memory 领域。
Salesforce近日官宣收购Regrello，这是一家专注于制造业和供应链的自动化工作流公司，也可以定位为AI驱动的制造业运营编排平台，核心技术是将非结构化业务数据转化为动态的自动化工作流。
OpenAI在SWE-bench Verified编程测试中仅完成477道题却公布74.9%高分，对比之下，Anthropic的Claude完成全部500题。
