当你在电商平台搜索“苹果”，系统会推荐“水果”还是“手机”？或者直接跳到某个品牌旗舰店？短短一个词，背后承载了完全不同的购买意图。而推荐是否精准，直接影响用户的搜索体验，也影响平台的转化效率。
随着 AI 技术的蓬勃发展， AI 模型的参数规模和推理频次呈指数级增长。据高盛研究部预测，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将增长 160%。
视觉模型用于工业“缺陷检测”等领域已经相对成熟，但当前普遍使用的传统模型在训练时对数据要求较高，需要大量的经过精细标注的数据才能训练出理想效果。
1月12日，Anthropic发布了一款新产品Cowork。官方给它的定义很有意思：Claude Code for the rest of your work，给剩下那些不写代码的人用的Claude Code。
一早，OpenAI曝光了过去三年营收数据，信息量巨大：2025年ARR突破200亿美元，算力与收入几乎同步飙升，形成了一个强大的自转飞轮。
AI工具越出越快，很多人越学越焦虑：怕被裁，怕落后，怕同事比自己更会用AI。一款名为Cursiv AI的教育App就盯着这股情绪下手，12个月内IAP收入超300万美金。
2025年，风光无限的机器人们在Demo中大秀绝活，从叠衣服、工厂和物流站分拣包裹，到零售店卖货……它们忙碌的身影存在于各种各样的场景中。但回到现实世界，具身智能真正参与的生活和生产环节，却少之又少。
当国内的AI大模型战场正陷入“百模大战”的焦灼，巨头们还在比拼参数规模、长文本处理能力和代码生成率时，一家曾经被打上“在线教育”和“题库工具”深深烙印的公司——作业帮，却在海外市场“悄悄”通过一条意想不到的赛道杀出了重围。
3D模型的实例分割一直受限于稀缺的训练数据与高昂的标注成本，训练效果有待提升。
北邮最新综述探讨了文生图扩散模型的可控生成技术，总结了在文本条件之外引入新条件信号的方法，从任务和方法两个层面梳理了可控生成技术。
