永别了，对OpenAI的盲目崇拜！这才是99.5%普通人真正需要的AI
永别了，对OpenAI的盲目崇拜！这才是99.5%普通人真正需要的AI当AI的普及率和密度真正提升时，才是AI爆发的时代。AI的增长机会，不在于争夺顶端的0.5%，而在于满足99.5%普通人的需求与场景。
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8618 点击 2025-12-03 10:47
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当AI的普及率和密度真正提升时，才是AI爆发的时代。AI的增长机会，不在于争夺顶端的0.5%，而在于满足99.5%普通人的需求与场景。
人类幻想中所有带着陪伴属性的小精灵，都不约而同地飞在空中。
在人工智能快速发展的今天,大语言模型已经深入到我们工作和生活的方方面面。然而,如何让AI生成的内容更加可信、可追溯, 一直是学术界和工业界关注的焦点问题。想象一下,当你向ChatGPT提问时,它不仅给出答案,还能像学术论文一样标注每句话的信息来源——这就是"溯源大语言模型"要解决的核心问题。
本文为Milvus Week系列第二篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY2内容划重点： Struct Array + MAX_SIM ，能够让数据库看懂 “多向量组成一个实体” 的逻辑，进而原生返回业务要的完整结果
商汤分拆了一家AI医疗公司，半年内迅速跻身准独角兽行列。
近日，清华大学深圳国际研究生院的机器人博士团队创办的「知有无界」获得卓源亚洲领投、力合科创跟投的种子轮融资。「知有无界」诞生在清华大学王学谦教授的智能机器人实验室，实现了全球首个船舶具身通用大模型，本轮融资后，「知有无界」将会进一步加快在船坞的商业化落地，并持续进行多代产品的研发。
上周，X博士发布了《中国In-App AI生态演进》报告，揭示了国内移动互联网下半场关于“意图主权”的隐秘争夺。 今天，X博士将目光投向更广阔的全球赛道——《ChatGPT“嵌入”社交链：AI社交从“
大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成（RAG）来产生用户问题的答案。随着多模态大模型（MLLMs）的崛起，大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展，形成多模态检索增强生成（MM-RAG）这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
马斯克放出豪言：3年内，AI+机器人能解决美国债务！几乎在同一时间，华尔街却悄悄抛弃了英伟达，重新押注下一代算力架构。
不用“噫吁嚱”——前端没被AI杀死，终端且得狂飙。
三年河东三年河西，曾经逼疯谷歌的奥特曼，如今也被谷歌逼得拉响了「红色警报」，AI王座之下已是刀光剑影。更劲爆的是，最强「Garlic」在预训练取得重大突破，正面硬刚Gemini 3.
刚刚，「欧洲的 DeepSeek」Mistral AI 刚刚发布了新一代的开放模型 Mistral 3 系列模型。该系列有多个模型，具体包括：「世界上最好的小型模型」：Ministral 3（14B、8B、3B），每个模型都发布了基础版、指令微调版和推理版。
看起来像AI聊天应用，但又好像在玩游戏？！！
千问 App，大家都用上了吧？
攻守之势异也，OpenAI 真急了。
“视频生成AGI时刻”，这是Runway Gen-4.5突袭发布后获得的评价。
2025 年，AI 视频又把桌子掀了。手切金属、小猫做饭，甚至是那个火遍全网的「奥特曼宇宙」，对 AI 来说不过是几句 Prompt 的功夫。
昨晚，AI视频领域，终于来了一点新东西。
VLA模型性能暴涨300%，背后训练数据还首次实现90%由世界模型生成。
arXiv最新政策禁止直接接收未经同行评审的综述和立场论文，以应对AI生成论文的泛滥，但堵不如疏。多伦多大学、清华、北大等18所国内外顶尖高校联合发布新平台aiXiv，支持AI和人类共同撰写、评审和迭代科研成果，采用多阶段AI同行评审机制，提升效率和质量。
太离谱了！你以为自己在和最先进的 AI 交互，屏幕对面坐着的却可能是两个满头大汗的人类。
2026 年的 AI 领域，会发生哪些变化？哪些技术会成为行业争夺的焦点？在应用层面，又有哪些变量可能彻底重塑市场格局？
当硅谷还在争论AI何时超越人类时，一群「末日信徒」已经把目光投向了世界上最古老的权力中心——梵蒂冈。前谷歌研究员莱文试图抢在科技巨头「安抚」教会之前，给教皇利奥十四世喂下一颗「红药丸」：真正的审判日可能不是神罚，而是失控的代码。这是一场发生在信仰与算法之间的博弈，赌注则是人类在AGI时代的命运。
大家好，我是袋鼠帝。 最近我在折腾本地AI知识库的时候，在Github发现了一个特别有意思的新项目，叫seekdb。
在 Vision-Language Model 领域，提升其复杂推理能力通常依赖于耗费巨大的人工标注数据或启发式奖励。这不仅成本高昂，且难以规模化。
斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct，性能提升显著。ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制，解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。
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。
在美国也出现了一种“开源重新兴起”的现象，某种意义上是对中国发展的反应。所以美国开始重新推动大量开源。
让兵马俑跳 K-Pop 是什么体验？
