2025 年，DeepSeek 爆火带动传统产品的智能化升级，如传统玩具向 AI 玩具转型。央视新闻调查数据显示，2025 年 1 月，国内某电商平台面向 3-6 岁儿童的 AI 早教玩具销量环比增长 6 倍。咨询公司 IMARC 的预测数据显示，2024 年全球 AI 玩具市场规模已达 181 亿美元，预计到 2033 年将增长至 600 亿美元。
新产品发布两天后，在 OpenAI 创始人山姆·阿尔特曼（Sam Altman）的推文下，有人祝贺他十年努力终于带来了 AGI——社交网络上全是吉卜力图像 “All Ghibli Images”。
在ChatGPT上，当你画图的选项变成这个的时候，就说明用的不是Dalle3了，而是4o。目前，有两个渠道可以使用4o Image Generation。一个事ChatGPT，一个是单独的那个Sora的网站。
DeepSeek 今年春节火遍中国之后，腾讯是第一个全线产品尽数接入的巨头，从微信、QQ 到腾讯自己的 AI 助手元宝和才上线几个月的工作台产品 ima。这被认为是腾讯 AI 投入爆发的开始。
Dima Shvets作为天使投资人兼Reface联合创始人，其打造的AI换脸应用下载量突破2.5亿次。该应用的成功源于"实时换脸"技术的先发优势与病毒式传播特性的双重驱动。以下是Dima分享关于如何成功打造Reface的经验分享
欧洲初创公司 Pruna AI 一直在研究 AI 模型的压缩算法，该公司的优化框架将于周四开源。Pruna AI 在几个月前完成了 650 万美元的种子轮融资。参与此次初创公司投资的包括 EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures 以及 Kima Ventures。
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出强大能力，为图像动画技术的发展带来了新的契机。特别是在人物图像动画方面，该技术能够基于一系列预设姿态驱动参考图像，使其动态化，从而生成高度可控的人体动画视频。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
近年来，大语言模型 LLMs 在多种任务上的卓越表现已得到广泛认可。然而，要实现其高效部署，精细的超参数优化至关重要。为了探究最佳超参数的规律，我们开展了大规模的实证研究，通过在不同配置上进行网格搜索，我们揭示了一套通用的最优超参数缩放定律（Optimal Hyperparameter Scaling Law）。
2025 年 2 月发布的 NoLiMA 是一种大语言模型（LLM）长文本理解能力评估方法。不同于传统“大海捞针”（Needle-in-a-Haystack, NIAH）测试依赖关键词匹配的做法，它最大的特点是 通过精心设计问题和关键信息，迫使模型进行深层语义理解和推理，才能从长文本中找到答案。
