视频，早已是我们这个时代的默认语言。 从社交媒体的刷屏狂欢到大银幕的光影叙事，我们每个人都深度参与其中。而当 AI 技术让视频的创作门槛骤降，一个更加公平的「AI 视频模型竞技场」也随之拉开帷幕。
人工智能的浪潮正将我们推向一个由 RAG 和 AI Agent 定义的新时代。然而，要让这些智能体真正「智能」，而非仅仅是信息的搬运工，就必须攻克一个横亘在所有顶尖团队面前的核心难题。这个难题，就是推理密集型信息检索（Reasoning-Intensive IR）。
AI 时代的聚光灯，不应只属于从零到一的创业者。 我们注意到一个有趣的现象：与热衷在全球舞台上表达观点的硅谷高管相比，中国的大厂高管们通常更倾向于低调行事。
尽管 LLM 的能力与日俱增，但其在复杂任务上的表现仍受限于静态的内部知识。为从根本上解决这一限制，突破 AI 能力界限，业界研究者们提出了 Agentic Deep Research 系统，在该系统中基于 LLM 的 Agent 通过自主推理、调用搜索引擎和迭代地整合信息来给出全面、有深度且正确性有保障的解决方案。
Perplexity 将允许出版商分享 AI 搜索产生的收入，该公司此举旨在应对部分媒体对其内容使用提出的批评和法律诉讼。
如果你拥有了庞大的三维空间数据，你会用来做什么？ 大模型时代之后，数据成了支撑模型的承重柱。能否获取足够的可用高质量数据，直接决定了某个领域的 AI 的发展上限。
在正在举办的半导体行业会议 Hot Chips 2025 上，TogetherAI 首席科学家 Tri Dao 公布了 FlashAttention-4。
当大多数 AI 教育公司还在为盈利发愁时，成立仅两年的 Praktika，交出的一组运营数据：30人团队支撑起近 2000 万美元年化收入，超500万用户，在2024 年 5 月拿下 Blossom Capital 领投的 3550 万美元 A 轮融资，加上早期种子轮，总融资已达 3800 万美元，这个靠 AI 虚拟外教（Avatar）走红的 App，正在重新定义语言学习的商业模式。
Humain 作为沙特领先的人工智能公司，已推出一款面向阿拉伯和穆斯林群体的对话式 AI 应用，正值沙特寻求在该技术领域获得区域领导地位之际。
在AI客服这个看似红海的赛道里，几乎每个人都遇到过这样的尴尬：明明刚刚告诉AI你的会员账号，转个身的功夫它就不记得了。这种被称为“金鱼脑”的AI失忆现象，正是大模型在企业级应用中最大的痛点。
