现在，终于也有国产 AI 接力，进一步把这条路跑通。Vidu Q2 最新上线的文生图、参考生图、图像编辑功能就是这个路子：卷完「好看」，它开始死磕「稳定性」。这次 Vidu Q2 直接把技能点全加在了「一致性」上。什么概念？就是把「人设崩坏」、「产品变形」、「画风突变」这些老大难问题统统按在地上摩擦。
都在聊AI会取代谁，有人说是程序员，有人说是UI设计师和插画师。但MIT最近的一项重磅研究告诉我们：我们看到的只是「冰山一角」，广大白领才是最可能被取代的第一波人。
为什么 AI 让小众市场突然变得值钱了！Ben 提出了一个非常关键的洞察：软件革命催生了 6500 亿美元的软件市场，但 AI 是第一个真正能够自动化劳动力的技术，这意味着我们现在面对的是一个 10 万亿美元的劳动力市场，仅在美国就有这么大的规模。到目前为止，只有 0.2% 的劳动力市场被自动化了。这个数字让我震惊，因为它意味着我们还处在这场革命的最初阶段，99.8% 的机会还在等待被发掘。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research（深度研究） 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动“AI应用元年”的真正引擎。
11 月 25 日，Anthropic 官方博客更新了一篇庆祝帖，宣布 MCP 正式满一周岁，配合发布的还有一份新版规范。
在当前的情感计算研究中，存在一个显著的“断层”：我们拥有越来越精准的情感识别算法（输入端），也有了逼真的语音和面部生成技术（输出端），但连接这两端的“中间层”却鲜有人问津。机器能识别出你在愤怒，也能模拟出抱歉的语气，但它真的理解愤怒的起因吗？它能基于这种理解去调整后续的决策逻辑吗？
从“在线训练”到“离线建图”，扩散模型速度再突破！
随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力，如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程，已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而，现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动；同时，不同层面的归因（如 token、模型组件或表示子空间）通常依赖各自独立的特定方法，缺乏统一且高效的分析框架。
昨晚，数学界炸了！由HarmonicMath开发的AI数学家「亚里士多德」（Aristotle），100%独立完成了埃尔德什问题#124。它在Lean证明系统中，耗时仅6个小时，验证只需1分钟。
Hi，早上好。 我是洛小山，和你聊聊 AI 应用的降本增效。
