这个AI让打工人「磕头」致谢。 前段时间，我们报道了 5 款大模型参加了今年山东高考的事儿，为了弄清楚各大模型在 9 个科目中的具体表现，我们对着测评明细表挨个儿分析，搞得狼狈又崩溃。要是哪个 AI 能一键分析表格，我当场就能给它磕一个。
vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
近年来，基于智能体的强化学习（Agent + RL）与智能体优化（Agent Optimization）在学术界引发了广泛关注。然而，实现具备工具调用能力的端到端智能体训练，首要瓶颈在于高质量任务数据的极度稀缺。
当全球目光都聚焦在OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等明星AI公司时，真正靠大模型落地大规模盈利的，却是一家相对不太知名的公司——Palantir。
随着 AI Agent 技术的快速发展，业界许多企业开始在 Agent 方向进行深层次探索，而不仅仅是停留在“大模型 + 工具调用”的简单应用上。
智源统一图像生成模型OmniGen2发布后，立刻在AI图像生成领域掀起巨响，多模态技术生态进一步打通。才一周，GitHub星标就已经破了2000，X上的话题浏览数直接破数十万。
一个优秀AI产品背后肯定有一个很能打的原始团队。 经过2025前半年的厮杀，我基本有这样的一个判断：目前市面上八成的Agent产品会草草收场或者归于沉寂。 同时Lovart是Liblib母公司全力支持的出海产品，liblib本身也具有社区，设计，技术的基因。
根据 Menlo Ventures 最新发布的《2025 年消费者 AI 现状报告》，全球已有 18 亿用户使用 AI 产品，付费转化率 3% 左右。行业领头羊 ChatGPT ，拥有 8 亿月活用户，付费转化率约 5%。C 端场景基数大且有一定的付费转化率，部分产品商业化渐入佳境。
本文第一作者是上海交通大学计算机学院三年级博士生程彭洲，研究方向为多模态大模型推理、AI Agent、Agent 安全等。通讯作者为张倬胜助理教授和刘功申教授。
自从 Transformer 问世，NLP 领域发生了颠覆性变化。大语言模型极大提升了文本理解与生成能力，成为现代 AI 系统的基础。而今，AI 正不断向前，具备自主决策和复杂交互能力的新一代 AI Agent 也正加速崛起。
