「AI 届春晚」过去以来一直是 GTC 的外号之一，但在 GTC 2025 的开幕主题演讲中，这个梗被英伟达创始人、爱穿皮衣的老黄「偷了」。「我觉得 GTC 已经变成了 AI 界的超级碗」
最近，Manus 发布并迅速火遍了中文互联网。在深度使用了 Manus 以后，我觉得这个产品确实充满了启发。它抓住了 Agentic AI 产品竞争中非常重要的一方面，也就是复利效应。
自 2025 年伊始，Cursor、WindSurf、Trae 等 Agentic AI 编程工具开始席卷开发领域。然而与过往的 GenAI 技术类似，这些 Agentic AI 技术同样面临着小规模 demo 惊艳，产品化实战翻车的困境——它们生成一两千行的小型原型轻而易举。自我迭代、自动 Debug、快速交付，整个过程行云流水。
LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示，准确率会随着上下文长度显著下降，那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢？
技术上，从传统的关键词检索，到RAG，大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景，产生更大的价值。不久前，OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”，用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问，
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用，这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景，而不仅仅是回答事实性问题。比如：
人工智能（AI）系统或将逃脱人类控制，欺骗人类，甚至给全人类带来灾难性的后果。
最初，查询扩展是为那些靠关键词匹配来判断相关性的搜索系统设计的，比如 tf-idf 或其他稀疏向量方案。这类方法有些天然的缺陷：词语稍微变个形式，像 "ran" 和 "running"，或者 "optimise" 和 "optimize"，都会影响匹配结果。虽然可以用语言预处理来解决一部分问题，但远远不够。技术术语、同义词和相关词就更难处理了。
去年 8 月，Codeium 完成了由 General Catalyst、Kleiner Perkins 等参与的 1.5 亿美元融资，估值来到 12.5 亿美元，是这些老牌基金在 AI Coding 领域下的重注。之后在 11 月 Codeium 正式发布了 Agentic IDE Windsurf，与 Cursor/Devin 进行差异化竞争。
先是三星宣布智谱的Agentic GLM成为其新手机Galaxy S25的AI能力来源，紧接着The Information爆料，在经历了近一年的模型测试与合作伙伴探索后，苹果终于敲定了中国市场的合作伙伴：阿里巴巴。这意味着，中国iPhone用户很可能在今年迎来一个由国产大模型驱动的iPhone。
