将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。
年少有为、雄心勃勃的创业者早已不是新鲜事。Bill Gates 19 岁时联合创办了微软；Mark Zuckerberg 也是在 19 岁那年创立了 Facebook。但如今的创业者，年龄更小了，可能还只是个拿着学车许可证、戴着牙套的孩子。
我们不会和 Meta 竞价，即便待遇远低于对方，核心人才仍愿意留在 OpenAI，只因大家坚信这里的发展潜力和 AGI 愿景。
2025年12月12日，波士顿大学的 Andrey Fradkin 团队发布了一项令业界瞩目的研究 《The Emerging Market for Intelligence: Pricing, Supply, and Demand for LLMs》（智能的新兴市场：LLM的定价、供给与需求）。
GPT-5.2也发布了有几天了。
刚刚，Linux 基金会正式宣布推出智能体 AI 基金会（Agentic AI Foundation，简称 AAIF）。据公告披露，AAIF 定位为 AI 智能体（AI agents）相关开源项目的中立托管平台，全球几乎所有科技巨头均已签约成为该基金会成员。Anthropic、OpenAI 与 Block 三家公司作为联合创始成员，将贡献三大开源项目，构成基金会启动初期的支柱。
在本周一举行的 Open Source Summit Japan 主题演讲中，Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 抛出了一个耐人寻味的判断： “AI 可能还谈不上全面泡沫化，但大模型或许已经开始泡沫化了。”
救大命，OpenAI首席研究官Mark Chen最新访谈，信息量有点大呀。
5000亿美元，是NASA预估能让人类完成火星登陆的预算、能买下1.36个阿里（3670亿美元）、3.5个NBA联盟（1400亿美元）、建设100座Apple Park（50亿美元）、买1400亿杯咖啡（3.5美元），却只够OpenAI建一座Stargate数据中心。
基准测试（Benchmarks）在人工智能的发展进程中扮演着至关重要的角色，构成了评价生成式模型（Generative Models）性能的事实标准。对于从事模型训练与评估的AI研究者而言，GSM8K、MMLU等数据集的数据质量直接决定了评估结论的可靠性。
