大模型的发展正在遭遇瓶颈。随着互联网文本数据被大规模消耗，基于数字世界训练的AI模型性能提升速度明显放缓。与此同时，物理世界中蕴藏着数字世界数百倍甚至千倍的多模态数据，这些数据远未被有效利用，成为AI发展的下一个重要方向。
20万次模拟实验，耗资5000美元，证实大模型在多轮对话中的表现明显低于单轮对话！一旦模型的第一轮答案出现偏差，不要试图纠正，而是新开一个对话！
刚刚，今年的高考作文题正式出炉。 我们常说，「如果鲁迅活在今天，会写什么？」 现在，我们不妨认真想一次。 当 2025 年高考作文题摆在他面前，家国情怀、梦想、第二次呼吸、修身观这些词汇蜂拥而来时，先生会如何提笔说出他独有的洞察。
五天，两万多行代码，重构三次。
图像生成、视频创作、照片精修需要找不同的模型完成也太太太太太麻烦了。 有没有这样一个“AI创作大师”，你只需要用一句话描述脑海中的灵感，它就能自动为你搭建流程、选择工具、反复修改，最终交付高质量的视觉作品呢？
Decoder是由The Verge 主编 Nilay Patel 主持的深度访谈节目。在这一期中，Decoder邀请到了 Runway 联合创始人兼 CEO Cris Valenzuela，一位既是技术推动者，也是理想主义创作者的创业者
高盛调查显示，美国二季度企业AI采用率已从去年四季度的7.4%大幅跃升至9.2%，其中规模在250位员工以上的大型企业采用率高达14.9%。最重要的信号是半导体行业收入预期到2026年底将较当前水平增长36%，且上调了2025年收入预测。
在生成式 AI 重塑搜索形态的当下，Perplexity 正以“答案”为核心，重构信息入口。它不是聊天机器人，也不是传统搜索引擎，而是一种 “认知界面”——通过自然语言对话，为用户提供可验证、可引用的真实答案 。
近年来，大语言模型（LLMs）以及多模态大模型（MLLMs）在多种场景理解和复杂推理任务中取得突破性进展。
RNN太老，Transformer太慢？谷歌掀翻Transformer王座，用「注意力偏向+保留门」取代传统遗忘机制，重新定义了AI架构设计。全新模型Moneta、Yaad、Memora，在多个任务上全面超越Transformer。这一次，谷歌不是调参，而是换脑！
