我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。
前不久看到群里的聊天，正好聊到用纳米AI做视频很方便，当时太忙了没来得及体验，隔了一周后，在我好友小熊猫Loki群里再次看到了朋友Hank给吴老师做的视频成品，是个制作精良的小动画，画面、配音、节奏都不错。感觉真的很有趣，于是我花了几天体验了一下纳米AI。
人形机器人作为用于复杂运动控制、人机交互和通用物理智能的多功能平台，正受到前所未有的关注。然而，由于其复杂的动力学、欠驱动和多样化的任务需求，实现高效的人形机器人全身控制 (Whole-Body Control，WBC) 仍然是一项根本性的挑战。
当 OpenAI 在美国市场确立领先地位时，Perplexity 正选择另一条道路——悄然进军印度，在人工智能应用的下一个阶段展开竞争。这家以搜索为核心的人工智能初创公司正在全球第二大互联网和智能手机市场快速获取数百万用户，为大规模市场扩张奠定基础。
Replit开发协作平台的AI编码代理意外删除了用户Jason公司的整个生产数据库。Replit起初声称无法回滚
不经意间，这场燃烧了三年的AI热潮，已经悄然改变了我们的生活方式。我们开始习惯用AI写作、咨询，向它提出各种问题，搜索引擎的使用频率也在减少。这场改变世界的技术革命，正让那些有想法却不会写代码的普通用户，第一次有机会接触代码世界，体验创造产品的“酷”感。 Same.new正是这样一款AI开发利器。
AI短剧呈现三大内容演化阶段：从早期炫技式奇观转向动物拟人化共鸣，再到抽象癫剧与古偶拼贴。其内容趋近成熟并尝试IP化
最近看了前Tinder首席产品官Ravi Mehta的一个讲座分享视频，他在讲座中提出了一个让所有产品人都应该深思的问题：你的产品是否正面临AI颠覆的风险？看完这个讲座后，我深受震撼。不是因为AI技术有多先进，而是因为我突然意识到，我们可能正处在一个史无前例的时代——那些曾经稳固的Product Market Fit正在大规模失效。
本文的主要作者来自复旦大学和南洋理工大学 S-Lab，研究方向聚焦于视觉推理与强化学习优化。
风险投资家们无法停止押注那些开发人工智能以实现客户支持自动化的初创公司，包括那些年收入即将突破 1 亿美元的企业。
