前沿 AI 模型真的能做到博士级推理吗？ 前段时间，谷歌、OpenAI 的模型都在数学奥林匹克（IMO）水平测试中达到了金牌水准，这样的表现让人很容易联想到 LLM 是不是已经具备了解决博士级科研难题的推理能力？
短短两个月前，我们还在感叹 31 家 AI 小团队的高效表现，当时团队平均规模仅 20 人，人均创造收入高达 279 万美元（参见《细数 31 家 AI 应用小团队，平均 20 人、人均创收 279 万美元》）。
疯狂的七月已经落下了帷幕，如果用一个词来形容国产大模型，「开源」无疑是当之无愧的高频词汇。
当大模型在代码世界封神时，一场硬件领域的新战役也在打响——如何让 AI 在物理世界「动手」。这场攻坚战的突破速度比预想快一些，Physical AI 的可行性轮廓已然变得更为清晰。
和马斯克一起创业的人到现在已经离开了四分之一。 2023 年 7 月 12 日，马斯克和其余 11 位联合创始人宣布成立了 xAI，带着「理解宇宙」的使命强势进军 AI 行业。
OpenAI 在 AI 领域引领了一波又一波浪潮，想必很多人好奇，这些创新背后的研究人员是如何通过面试的？ 尤其是现在，OpenAI 已经成为全球最受瞩目的 AI 公司之一，吸引了无数顶尖人才投递简历。想要加入这个团队，着实不容易。
印度音频连续剧平台Pocket FM 致力于成为音频界的 Netflix。该公司计划根据用户喜好，为其匹配拥有数百集内容的音频剧集。为实现这一目标，平台需要快速发布内容——这正是其目前借助 AI 技术发力的方向。
在生成式 AI 时代，全球数据总量正以惊人速度增长，据 IDC 预测，2025 年将突破 180ZB，其中 80% 为非结构化内容，传统数据分析在应对多模态信息和打破结构化数据技术壁垒方面尽显乏力，“人工找数 + 手动分析” 的模式严重抑制甚至沉没了数据价值。
你是不是也有这种感觉——iPhone 虽然年年更新，但在 AI 时代，苹果好像慢了半拍？先别急，在苹果秋季发布会靠近时，苹果内部正在掀起另一套关乎 AI 的硬件革命。
近半年，Agentic AI 创新步伐明显加快。更强的自主决策、更丰富的多模态融合，以及与外部系统的深度协作，正推动产品加速落地与商业化。
