苹果自研AI搜索引擎，刚刚曝光！据长期追踪苹果资讯的彭博社记者古尔曼爆料，这家公司预计又有两个新动作： 一是在明年春季推出一款代号为“世界知识问答”（World Knowledge Answers）的AI搜索引擎，与ChatGPT和Perplexity展开直接竞争；二是当下倾向于与谷歌合作，利用谷歌模型为Siri的部分功能提供技术支持。
最近刷 Product Hunt，发现一款叫 Indy AI 的工具直接霸榜本周最佳：887 个 Upvote、714 条评论，比第二名多了近 300 票。 评论区里吵翻了：自由职业者说 “终于不用海投 200 封邮件等回复”，HR 却担心 “这玩意会不会抢了猎头饭碗”。
最近，自学 Django 三个月的开发者 kekda_charger在技术社区Reddit抛出了一个引发热议的困惑——靠着 AI 辅助，他已经能做出带用户认证的 Web 应用、实时更新功能的系统，甚至完成 API 集成；但一旦脱离 AI，连简单的登录模块都要折腾两三天。
这几天，一篇关于向量嵌入（Vector Embeddings）局限性的论文在 AlphaXiv 上爆火，热度飙升到了近 9000。
在这场以大型语言模型（LLM）为核心的 AI 浪潮中，苹果似乎一直保持着低调，很少出现在技术报道的前沿。尽管如此，时不时地，该公司也能拿出一些非常亮眼的研究成果，比如能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型 FastVLM。
AI图像编辑技术发展迅猛，扩散模型凭借强大的生成能力，成为行业主流。 但这类模型在实际应用中始终面临两大难题：一是“牵一发而动全身”，即便只想修改一个细节，系统也可能影响到整个画面；二是生成速度缓慢，难以满足实时交互的需求。
你有没有想过，AI 不仅能记住过去的一切，还能预见未知的未来？
不卷参数的专业模型，会不会被通用大模型取代？ 在医疗领域，这个疑问正在被打破。
本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所王勇涛团队及合作者的最新研究成果 AutoOcc。针对开放自动驾驶场景，该篇工作提出了一个高效、高质量的 Open-ended 三维语义占据栅格真值标注框架，无需任何人类标注即可超越现有语义占据栅格自动化标注和预测管线，并展现优秀的通用性和泛化能力，论文已被 ICCV 2025 录用为 Highlight。
杜克大学与 Zoom 的研究者们推出了 LiveMCP-101，这是首个专门针对真实动态环境设计的 MCP-enabled Agent 评测基准。该基准包含 101 个精心设计的任务，涵盖旅行规划，体育娱乐，软件工程等多种不同场景，要求 Agent 在多步骤、多工具协同的场景下完成任务。
