Agent 产品正发布得火热，但要说到真正懂企业、懂决策的 Agent 还不算常有。其背后，还有大量企业积累的业务数据，在等待被高效利用起来。数据 Agent 会成为一个好解法吗？
这个AI让打工人「磕头」致谢。 前段时间，我们报道了 5 款大模型参加了今年山东高考的事儿，为了弄清楚各大模型在 9 个科目中的具体表现，我们对着测评明细表挨个儿分析，搞得狼狈又崩溃。要是哪个 AI 能一键分析表格，我当场就能给它磕一个。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
刚刚，Grok 4 和 Grok 4 Code 的基准测试结果疑似泄露。X 博主 @legit_api 发帖称，Grok 4 在 HLE（Humanities Last Exam，人类最后考试）上的标准得分是 35%，使用推理技术后提高到 45%；在 GPQA 上的得分是 87-88%；而Grok 4 Code 在 SWE Bench 上的得分则达到 72-75%。
当全球目光都聚焦在OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等明星AI公司时，真正靠大模型落地大规模盈利的，却是一家相对不太知名的公司——Palantir。
随着 AI Agent 技术的快速发展，业界许多企业开始在 Agent 方向进行深层次探索，而不仅仅是停留在“大模型 + 工具调用”的简单应用上。
在 AI 工具风靡开发圈之前，一批经验丰富的资深程序员，对它们始终保持警惕。这些人，包括 Flask 作者 Armin Ronacher（17 年开发经验）、PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger（17 年 iOS 和 macOS 开发经验），以及 Django 联合作者 Simon Willison（25 年编程经验）。然而，就在今年，他们的看法都发生了根本转变。
智源统一图像生成模型OmniGen2发布后，立刻在AI图像生成领域掀起巨响，多模态技术生态进一步打通。才一周，GitHub星标就已经破了2000，X上的话题浏览数直接破数十万。
一次性揭秘Gemini多模态技术！就在刚刚，Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi在谷歌自家的开发者频道开启了爆料模式。
