作为一名有着8年全栈开发经验的技术人员，我最近接手了一个具有挑战性的项目：为某中型服装电商平台开发一套智能商品推荐系统。该系统需要在2个月内完成，包含以下核心功能：
9 月 10 日，2025 Inclusion・外滩大会科技智能创新赛（简称 “外滩大会 AI 科创赛”）在上海圆满落幕。在上海市科学技术委员会指导下，大赛三大核心赛事 ——“人工智能硬件科创赛”、“AFAC 金融智能创新大赛” 和 “2025 全球 AI 攻防挑战赛” 的冠亚季军全部诞生。大赛设立多项创新奖项，共计 80 个项目获奖，涌现出一批兼具技术前瞻性与市场潜力的创新成果。
一群机械臂手忙脚乱地自己干活，彼此配合、互不碰撞。
2025 年上半年，日本 AI 应用市场呈现出一个鲜明特征，用户规模不大，但付费能力极强。日本总务省 7 月发布的《信息通信白皮书》显示，日本个人用户的生成式 AI 采用率仅为 26.7%，只有中国（81.2%）的三分之一，也远低于美国（68.8%）和德国（59.2%）。
一般人准确率89.1%，AI最好只有13.3%。在新视觉基准ClockBench上，读模拟时钟这道「小学题」，把11个大模型难住了。为什么AI还是读不准表？是测试有问题还是AI真不行？
苹果在 Hugging Face上放大招了！这次直接甩出两条多模态主线：FastVLM主打「快」，字幕能做到秒回；MobileCLIP2主打「轻」，在 iPhone 上也能起飞。更妙的是，模型和Demo已经全开放，Safari网页就能体验。大模型，真·跑上手机了。
Meta豪掷143亿收购Scale AI，意外成就了3名22岁青年的创业神话！他们靠着为OpenAI等顶级AI实验室输送模型专家训练师，干出百亿独角兽Mercor，年入1亿美金。目前，Mercor在《福布斯》Cloud 100 榜单中排名第89位。
能看懂视频并进行跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，快手开源了。
在端侧 AI 这个热门赛道，华为盘古大模型扔下了一颗 “重磅炸弹” 。
来自斯坦福的研究者们最近发布的一篇论文（https://arxiv.org/abs/2509.01684）直指RL强化学习在机器学习工程（Machine Learning Engineering）领域的两个关键问题，并克服了它们，最终仅通过Qwen2.5-3B便在MLE任务上超越了仅依赖提示（prompting）的、规模更大的静态语言模型Claude3.5。
