最近，清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰发了一条长微博，总结了自己2025年对大模型进展的感悟。从预训练到中后训练、长尾场景的对齐能力，再到Agent、多模态和具身智能的发展，其中有不少亮点。
将多模态数据纳入到RAG，甚至Agent框架，是目前LLM应用领域最火热的主题之一，针对多模态数据最自然的召回方式，便是向量检索。
「高烧」三年后，AI行业终于冷静：Scaling红利即将耗尽，单纯堆参数绝非良药。但商汤已胸有成竹。
多模态大语言模型（MLLMs）已成为AI视觉理解的核心引擎，但其在真实世界视觉退化（模糊、噪声、遮挡等）下的性能崩溃，始终是制约产业落地的致命瓶颈。
今天，在 FORCE 原动力大会上，火山引擎发布豆包大模型1.8、豆包视频生成模型 Seedance 1.5 pro。经过一年多的持续升级，豆包大模型家族在多模态理解和生成能力、Agent 能力上，已位于全球第一梯队。
多模态推理又有新招，大模型“记不住教训”的毛病有治了。
一页纯文本的记忆是看不清世界的。
如果把用户在互联网上留下的每一个足迹都看作一段记忆，那么现在的推荐系统大多患有 “短期健忘症”。
全球首个多模态交互式知识智能体服务商「玄华智能 Ember AI」已完成数千万元人民币天使轮融资，本轮由云时资本独家投资，逐浪资本担任长期独家财务顾问。「玄华智能」由一支兼具深厚互联网产品背景、顶尖AI技术实力和大规模商业化运营经验的团队创立。
近年来，视频大语言模型在理解动态视觉信息方面展现出强大能力，成为处理真实世界多模态数据的重要基础模型。然而，它们在真实性、安全性、公平性、鲁棒性和隐私保护等方面仍面临严峻挑战。
