根据 Sensor Tower 数据显示，2025 H1 AI 应用的下载量达到 17 亿次，增长 67%，IAP 收入总计达到 19 亿美元，增幅达到 100.6%。在走过了概念验证阶段后，AI 应用正成为一股很强的增长动力，给已经相对平静的应用市场注入了活力。
嗨大家好！我是阿真！ 7月份我写了一篇关于每个AI生图模型的优劣势的总结，因为工作需要，我针对不同需求会切换很多工具，另外产品更新需要及时测评时不时买个月度会员，单月买的不算在内，当时我经常消费的几个
近年来，大型语言模型的参数规模屡创新高，随之而来的推理开销也呈指数级增长。如何降低超大模型的推理成本，成为业界关注的焦点之一。Mixture-of-Experts (MoE，混合专家) 架构通过引入大量 “专家” 子模型，让每个输入仅激活少数专家，从而在参数规模激增的同时避免推理计算量同比增长。
David Fajgenbaum，这位多次被命运击倒却又以勇气与智慧改写人生的医生，用科学、信念与不屈，将自己的奇迹求生化为拯救他人的毕生使命。他创立的Every Cure，借助AI在7500万种药物与疾病的可能组合中挖掘生命曙光，让无数罕见病与绝症患者重燃希望。
国际奥赛又一块金牌，被AI夺下了！在国际天文与天体物理奥赛（IOAA）中，GPT-5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手，在理论和数据分析测试中，拿下了最高分。在理论考试上，Gemini 2.5 Pro总体得分85.6%，GPT-5总体得分84.2%；
传统DFT计算太慢？SurFF来了！这个基础模型通过晶面生成、快速弛豫和Wulff构型，精准评估晶面可合成性与暴露度。SurFF相较于DFT实现了10⁵倍的加速，多源实验与文献验证一致率达73.1%。
来扒一扒OpenAI算力支出的天价账单——据Epoch AI统计的数据显示，去年OpenAI在计算资源上支出了70亿美元。由于公司当时还没有大量的算力，所以这笔天价账单基本都是以向微软租用云算力的形式支付出去的，并不包括对数据中心的前期投入。
开源编程模型王座，再度易主！来自快手的KAT-Dev-72B-Exp，在SWE-Bench认证榜单以74.6%的成绩夺得开源模型第一。KAT-Dev-72B-Exp是KAT-Coder模型的实验性强化学习版本。
「AI教父」Hinton毕生致力于让机器像大脑般学习，如今却恐惧其后果：AI不朽的身体、超凡的说服力，可能让它假装愚笨以求生存。人类对「心智」的自大误解，预示着即将到来的智能革命。
为了争夺有限的GPU，OpenAI内部一度打得不可开交。2024年总算力投入70亿美元，但算力需求依旧是无底洞。恰恰，微软发布了全球首台GB300超算，专供OpenAI让万亿LLM数天训完。
