大模型记忆管理和优化框架是当前各大厂商争相优化的热点方向，MemOS 相比现有 OpenAI 的全局记忆在大模型记忆评测集上呈现出显著的提升，平均准确性提升超过 38.97%，Tokens 的开销进一步降低 60.95%，一举登顶记忆管理的 SOTA 框架，特别是在考验框架时序建模与检索能力的时序推理任务上，提升比例更是达到了 159%，相当震撼！
好用到让我有点儿不敢用了……
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
在生成式 AI 的汹涌浪潮里，“让技术奔跑得更快”似乎已成行业共识；而无障碍领域一直关心的是另一端——“让每个人都跟得上”。当这两股力量在今年的第七届科技无障碍发展大会（2025 TADC）相遇，一场以“AI+无障碍：探索、实践”为主题的圆桌会议吸引了全场目光。
作为一名科技内容创作者，我的日常就是追踪最新的技术和商业进展。
是否可以在不依赖额外监督的前提下，仅通过无监督学习让模型学会思考？ 答案有了。
用AI赢得“注意力之战”。
硅谷挖角戏码升级！相比Meta3亿美元「血本挖角」，OpenAI来了波反向操作——选择培养人才，奥特曼悄然推进一个名为「驻留计划」（Residency Program）的项目。这个项目有何神秘之处？奥特曼的底气到底从何而来？
今年以来 Coding 领域的最大变量是 AI labs 们的加入，模型大厂纷纷发力，和创业公司共同竞争这一关键场景：两周前，all-in coding 的 Anthropic 更新了 Artifacts 功能，用户可以在聊天界面里直接生成、预览和编辑代码，实现类 vibe coding 的体验；
机器人走出实验室、进入真实世界真正可用，远比想象中更复杂。现实环境常常杂乱无序、物体种类繁多、灵活多变，远不像实验室那样干净、单一、可控。
