近一年以来，统一理解与生成模型发展十分迅速，该任务的主要挑战在于视觉理解和生成任务本身在网络层间会产生冲突。早期的完全统一模型（如 Emu3）与单任务的方法差距巨大，Janus-Pro、BAGEL 通过一步一步解耦模型架构，极大地减小了与单任务模型的性能差距，后续方法甚至通过直接拼接现有理解和生成模型以达到极致的性能。
Xsignal AI Holo（AI 全息）数据库显示，中国移动互联网的AI落地已彻底分化为两条路径：以微信、抖音的AI搜索为代表的“AI Overview (AIO)”旨在筑起认知的长城，将决策锁定在生态内部；而以QQ浏览器QBot为代表的“Agent in App (AIA)”则正演变为主动式的“数字员工”，重构服务分发的主权。
在过去五年，AI领域一直被一条“铁律”所支配，Scaling Law（扩展定律）。它如同计算领域的摩尔定律一般，简单、粗暴、却魔力无穷：投入更多的数据、更多的参数、更多的算力，模型的性能就会线性且可预测地增长。无数的团队，无论是开源巨头还是商业实验室，都将希望孤注一掷地押在了这条唯一的救命稻草上。
据业内人士透露，微软已向英特尔下达其下一代人工智能芯片Maia 2的晶圆代工订单，计划采用英特尔的18A或18A-P制程。该芯片或将用于微软Azure数据中心等人工智能基础设施。
在杭州奥体中心演唱会现场，一套名为「Co-Sight 2.0」的AI系统成功保障了网络稳定，其背后是中兴通讯研发的、新近登顶Hugging Face GAIA全球权威榜单的超级智能体。
“我明明有这么多想法，为什么就是动不起来？”直到那晚，我听到技术博主余一聊起 “AIasMe” 这个概念，那天我像往常样刷播客，听到了一期访谈节目，她在节目里聊到一个想法：“如果我能创造一个虚拟的自己，一个用AI驱动的自我分身，它能不能陪我一起整理内心的混乱、沉淀思绪？”。。那一瞬间，我几乎是立刻按下了暂停键。
你或许也有过这样的猜想，如何让AI智能体（Agent）变得更聪明、更能干，同时又不用烧掉堆积如山的算力去反复微调模型？
京东云于今年 7 月正式开源了JoyAgent‑JDGenie，这是业内首个“完整产品级”通用多智能体系统——覆盖前端／后端／智能体框架／执行引擎以及众多子 Agent（如报告、代码、PPT 智能体）；在权威 GAIA 基准测试中取得 75.15% 整体准确率，，显著超越 OWL、OpenManus 等同类开源产品。
最强开源深度研究模型来了。 MiroMind ODR（Open Deep Research），来自代季峰加盟陈天桥的技术首秀。 首先，它做到了性能最强，GAIA测试结果更是达到了82.4分，超过了一众开源闭源模型，其中包括Manus、OpenAI的DeepResearch。
当AI智能体（Agent）开发的浪潮涌来，很多一线工程师却发现自己站在一个尴尬的十字路口：左边是谷歌、OpenAI等巨头深不可测的“技术黑盒”，右边是看似开放却暗藏“付费墙”的开源社区。大家空有场景和想法，却缺少一把能打开未来的钥匙。
