最近，Dify 的迭代非常之频繁，继 6 月 25 日发布 1.5.0 版本之后，7 月 2 日又迅速推出了 1.5.1 版本。从 1.4.x 开始，我几乎每个版本发布时都会第一时间尝试升级。社区一如既往地活跃，大家遇到 bug 都会第一时间反馈，官方团队也会及时记录并处理。
这不只是一次产品发布，更是数字办公从「AI ready」走向「AI 真正落地」的时刻。
自适应语言模型框架SEAL，让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来适应新任务。SEAL在少样本学习和知识整合任务上表现优异，显著提升了模型的适应性和性能，为大模型的自主学习和优化提供了新的思路。
大模型“当面一套背后一套”的背后原因，正在进一步被解开。 Claude团队最新研究结果显示：对齐伪装并非通病，只是有些模型的“顺从性”会更高。
2025 年，大模型又一次刷新了人类的认知边界，AI 模拟高考成绩大幅跃升，已达到清华、北大的录取线。但另一方面，这也让人感到些许焦虑。
如果你想知道当自己不再是顶级智慧生物时，生活是什么样子，就去问问一只鸡吧。
在 AI 领域，我们对模型的期待总是既要、又要、还要：模型要强，速度要快，成本还要低。但实际应用时，高质量的向量表征往往意味着庞大的数据体积，既拖慢检索速度，也推高存储和内存消耗。
总部位于洛杉矶的人工智能视频生成初创公司Moonvalley 团队认为，仅靠文本提示无法完成电影制作。
来自加州大学河滨分校（UC Riverside）、密歇根大学（University of Michigan）、威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin–Madison）、德州农工大学（Texas A&M University）的团队在 ICCV 2025 发表首个面向自动驾驶语义占用栅格构造或预测任务的统一基准框架 UniOcc。
论文提出一种AI自我反思方法：通过反思错误原因、重试任务、奖励成功反思来优化训练。
