你好，我是杰哥。 近日，波士顿咨询公司（BCG）发布了《ai-at-work-2025-slideshow-june-2025-edit-02》，简称《AI at Work 2025》第三版报告，基于对全球 10,635 名员工的调研，深入分析了 AI 在职场中的应用现状。这份报告揭示了 AI 应用的五大关键趋势，为企业和员工提供了重要洞察。
最近一个「泄露」的文本转语音模型演示版本在 Reddit 上火了。这个「泄露」的演示视频被网友贴出来后，评论区一片惊呼。
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）和扩散 Transformer（DiT）在视频生成领域的广泛应用，AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型，已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容，为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。
当整个 AI 视觉生成领域都在 Transformer 架构上「卷生卷死」时，一项来自北大、北邮和华为的最新研究却反其道而行之，重新审视了深度学习中最基础、最经典的模块——3x3 卷积。
一起500万美元遗产欺诈案，就这样被ChatGPT揭露了？！相关帖子正在美版贴吧Reddit建起高楼。
大多数人还在输入一句“帮我修这个 bug”，然后疑惑为什么 Claude 回答得四不像、效率低得离谱。 而另一些“老手”已经用上了 slash command，把一个原本要手动操作 45 分钟的流程，缩短到 2 分钟内自动完成。
面对扩散模型推理速度慢、成本高的问题，HKUST&北航&商汤提出了全新缓存加速方案——HarmoniCa：训练-推理协同的特征缓存加速框架，突破DiT架构在部署端的速度瓶颈，成功实现高性能无损加速。
用AI给自己看病正在成为新趋势，但目前我们仍需要人类医生。身体不适，求医十年，医生没找出原因，ChatGPT 给分析出来了。这是一位 Reddit 网友刚刚分享的个人经历。
在高质量视频生成任务中，扩散模型（Diffusion Models）已经成为主流。然而，随着视频长度和分辨率的提升，Diffusion Transformer（DiT）模型中的注意力机制计算量急剧增加，成为推理效率的最大瓶颈。
LLM 智能体（LLM Agent）正从 “纸上谈兵” 的文本生成器，进化为能自主决策、执行复杂任务的 “行动派”。它们可以使用工具、实时与环境互动，向着通用人工智能（AGI）大步迈进。然而，这份 “自主权” 也带来了新的问题：智能体在自主交互中，是否安全？
