从数据上看，Ashby 的增长轨迹令人印象深刻。在短短一年多时间里，他们的客户数量从 1300 家翻倍增长到超过 2700 家，年收入增长了 135%，面试安排量增长了 170%。更让我感到惊讶的是，他们的燃烧倍数控制在 1 倍以下，这在当前的市场环境下是极其难得的。
给全球六大LLM各发1万美金，丢进同一真实市场实盘厮杀，会发生什么？这场大战从18日开始，截止目前，DeepSeek V3.1盈利超3500美元，Grok 4实力次之。不堪一提的是，Gemini 2.5 Pro成为赔得最惨的模型。
近日，来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 MBZUAI 和保加利亚 INSAIT 研究所的研究人员发现一个针对大模型单次推理的“法诺式准确率上限”，借此不仅揭示了单次生成范式的根本性脆弱点，也揭示了“准确率悬崖”这一现象。
谷歌的Gemini 3.0疑似上线LMArena！众多实测提前曝光，但效果嘛，很难评。Gemini 3.0传了这么久，终于还是露出「马脚」了。依然还是LMAreana竞技场，Gemini 3.0的两个「马甲」被扒了出来。
具身智能落地迈出关键一步，AI拥有第一人称与第三人称的“通感”了！
搜索在变，交易在变，归因在变——AI 正在重写电商的底层逻辑。从“人找货”到“智能体替你理解、推荐、比价、下单”，消费者与平台之间的关系被彻底改写。过去二十年，互联网商业的三大支柱是：广告、订阅与电商。
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型无需改架构即可媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示、稀疏标注等创新策略，DepthLM精准完成像素级深度估计等任务，解锁VLM多任务处理潜力，为自动驾驶、机器人等领域带来巨大前景。
多模态大模型表现越来越惊艳，但人们也时常困于它的“耿直”。
每隔一阵子，总有人宣告“RAG已死”：上下文越来越长、端到端多模态模型越来越强，好像不再需要检索与证据拼装。但真正落地到复杂文档与可溯源场景，你会发现死掉的只是“只切文本的旧RAG”。
我好像有点，越来越不喜欢AI总结这件事了。
