你现在的竞争对手，是每天工作 12 小时、全年无休的 AI 创业公司，且部分业务已经由 AI 提效。在 AI 时代，企业就没有「不转型」的选择。
AI智汇社区获2000万天使融资，投后估值1.33亿，完善AI生态整合平台
最近 Nano Banana 邪修玩法满天飞，其中有一个在 X 爆火的生图模板，可以让你和喜爱的二次元角色来一次亲密接触。
服务了 7800 万孩子的人，怎么定义「AI玩具」。
苹果又失去了四名AI研究员，其中三人是华人。
腾讯混元，刚刚又拿下一个国际冠军—— Hunyuan-MT-7B，以7B总参数量获得国际翻译比赛冠军。该模型支持33个语种、5种民汉语言/方言互译，是一个能力全面的轻量级翻译模型。
宇树科技IPO（首次公开募股）的时间，终于定了！
OpenAI近期动作频频。首先斥巨资收购实验平台Statsig，并任命创始人Vijaye Raji为应用部门新CTO。同时还启动了「OpenAI for Science」项目，致力于打造AI驱动的科学发现平台，以加速基础科学突破。
nano banana爆火！网上看到的那些超强效果图是如何生成的呢？谷歌的官方Prompt模板终于来了！赶紧先收藏再说！
天啦噜，搞大模型的实在太疯狂了。
这几天，我的小红书被一个港科的项目刷屏了。它叫 aivilization，一个住着两万多个 AI 的小镇。
这几天，一篇关于向量嵌入（Vector Embeddings）局限性的论文在 AlphaXiv 上爆火，热度飙升到了近 9000。
两个多月前，Meta豪掷143亿美元收购Scale AI 49%的股份。
在这场以大型语言模型（LLM）为核心的 AI 浪潮中，苹果似乎一直保持着低调，很少出现在技术报道的前沿。尽管如此，时不时地，该公司也能拿出一些非常亮眼的研究成果，比如能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型 FastVLM。
AI 也要「考古」式科研？
全球三大高翻院之一，蒙特雷国际研究学院（MIIS）官宣，2026年7月正式停招研究生。生源不足、财务问题之下，许多人还将矛头指向了AI。如今，机翻精度高、又快又准，突然理解，什么是时代的眼泪了。
AI 产品经理，和我们所熟知的 PC、App 时代的产品经理完全不一样。
大语言模型通过 CoT 已具备强大的数学推理能力，而 Beam Search、DVTS 等测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）方法可通过分配额外计算资源进一步提升准确性。然而，现有方法存在两大关键缺陷：路径同质化（推理路径趋同）和中间结果利用不足（大量高质量推理分支被丢弃）。
论搞事情，网友们从来不让人失望。 这不，最近海外又出了个营销大整活，网友 Ömer Öztok 声称自己给 OpenAI 投了份申请担任 CEO 的简历。
最近，工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年，AI领域的主旋律是“规模定律”（Scaling Law），即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵，也认为只是工程上的不足，并非数学上的不可能。
现在做 AI 课程的，不计其数，吴恩达、Andrej Karpathy，Greg Isenberg 等人更是大神下凡支教。高校如斯坦福、MIT、哈佛等也有公开课资源。
AI医疗领域，冲出一匹年度黑马！ 据外媒报道，美国AI医疗初创公司OpenEvidence正在寻求新一轮融资，估值约60亿美元（约合人民币427亿元）。
国内外开发者：亲测，美团新开源的模型速度超快！
上周，北京的 WRC 世界机器人大会史无前例的火爆。 维他动力半年内融资 3 亿人民币，带着新产品首次亮相，因其独特性成为了全场最多人排队的展位之一。
屋漏偏逢连夜雨，内部动荡的Meta被曝其AI在互联网上恶搞明星。 路透社消息，Meta的AI允许盗用明星肖像和名字，任意创造恶搞bot，这些bot在社交平台上会坚称自己就是明星本人，还会和其他用户互动。
太魔幻！量子位从多个信源处独家获悉，Meta正式对内宣布了一条爆炸性消息： 即日起，FAIR若是要对外发表论文，必须先经过TBD实验室的审核。
随着DeepSeek R1、Kimi K2和DeepSeek V3.1混合专家（MoE）模型的相继发布，它们已成为智能前沿领域大语言模型（LLM）的领先架构。由于其庞大的规模（1万亿参数及以上）和稀疏计算模式（每个token仅激活部分参数而非整个模型），MoE式LLM对推理工作负载提出了重大挑战，显著改变了底层的推理经济学。
机器人对可形变物体的操作（Deformable Object Manipulation, DOM），是衡量通用机器人智能水平的关键指标之一。与刚体操作不同，衣物、绳索、食物等物体的形态不固定，其状态空间维度极高，且物理交互过程呈现出复杂的非线性动力学特性，为感知、规划和控制带来了巨大挑战。
火遍全网的「氛围编程」（Vibe Coding），让人人都可以上手编程，写出自己的程序了。然而，作为Vibe Coder，和真正的软件工程师之间，还存在哪些差距呢？
AI图像编辑技术发展迅猛，扩散模型凭借强大的生成能力，成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题：一是“牵一发而动全身”，即便只想修改一个细节，系统也可能影响到整个画面；二是生成速度缓慢，难以满足实时交互的需求。
