红杉资本预计AI市场规模将远超当前约4000亿美元的云计算市场，在未来10-20年内达到难以估量的体量。初创企业需聚焦应用层，深耕垂直领域，提供端到端解决方案。AWS研究显示，全球企业正加速拥抱生成式AI，首席AI官（CAIO）职位将成为企业标配。
扩散模型（Diffusion Models）近年来在生成任务上取得了突破性的进展，不仅在图像生成、视频合成、语音合成等领域都实现了卓越表现，推动了文本到图像、视频生成的技术革新。然而，标准扩散模型的设计通常只适用于从随机噪声生成数据的任务，对于图像翻译或图像修复这类明确给定输入和输出之间映射关系的任务并不适合。
近年来，图形用户界面（GUI）自动化技术正在逐步改变人机交互和办公自动化的生态。然而，以 Robotic Process Automation（RPA）为代表的传统自动化工具通常依赖固定脚本进行操作，存在界面变化敏感、维护成本高昂、用户体验欠佳等明显问题。
自 OpenAI 发布 Sora 以来，AI 视频生成技术进入快速爆发阶段。凭借扩散模型强大的生成能力，我们已经可以看到接近现实的视频生成效果。但在模型逼真度不断提升的同时，速度瓶颈却成为横亘在大规模应用道路上的最大障碍。
据内部人士透露，由 OpenAI 前训练后研究副总裁利亚姆·费杜斯创立的初创公司 Periodic Labs，已向潜在投资者表示希望以至少 10 亿美元的估值筹集数亿美元资金。这对于仅成立两个月的初创企业来说是一个相当高的估值。
本周三，知名 AI 创业公司，曾发布「全球首个 AI 软件工程师」的 Cognition AI 开源了一款使用强化学习，用于编写 CUDA 内核的大模型 Kevin-32B。
你的默认编程模型是什么？或许可以换一换了。刚刚，Google DeepMind 发布了 Gemini 2.5 Pro 的最新更新版本：Gemini 2.5 Pro (I/O edition)。其最大的进步是编程能力大幅提升，不仅在 LMArena 编程排行榜上名列第一，同时也在 WebDev Arena 排行榜上更是以显著优势超过了昔日霸
随着 Deepseek 等强推理模型的成功，强化学习在大语言模型训练中越来越重要，但在视频生成领域缺少探索。复旦大学等机构将强化学习引入到视频生成领域，经过强化学习优化的视频生成模型，生成效果更加自然流畅，更加合理。并且分别在 VDC（Video Detailed Captioning）[1] 和 VBench [2] 两大国际权威榜单中斩获第一。
超越YOLOv3、Faster-RCNN，首个在COCO2017 val set上突破30AP的纯多模态开源LLM来啦！
扩散模型（Diffusion Models, DMs）如今已成为文本生成图像的核心引擎。凭借惊艳的图像生成能力，它们正悄然改变着艺术创作、广告设计、乃至社交媒体内容的生产方式。
