近日，基于自研多模态大模型，旨在打造AI应用的“超级感官”与“真大脑”的创业公司——无界方舟（AutoArk）宣布连续完成Pre-A & Pre-A+轮亿元级别融资
涌现（Emergence），是生成式AI浪潮的一个关键现象：当模型规模扩大至临界点，AI会展现出人类一般的智慧，能理解、学习甚至创造。
超长上下文窗口的大模型也会经常「失忆」，「记忆」也是需要管理的。
我每天都使用AI，我认为提示工程是一项高级认知技能。
从GPT-2到Llama 4，大模型这几年到底「胖」了多少？从百亿级密集参数到稀疏MoE架构，从闭源霸权到开源反击，Meta、OpenAI、Mistral、DeepSeek……群雄割据，谁能称王？
从 ChatGPT 引发的通用聊天机器人热潮，到如今正迅猛发展的智能体模型，AI 正在经历一次深刻的范式转变：从被动响应的「语言模型」，走向具备自主决策能力的「智能体」。我们也正在进入所谓的「经验时代」或「软件 3.0 时代」。
大模型在潜空间中推理，带宽能达到普通（显式）思维链（CoT）的2700多倍？
自 Stable Diffusion、Flux 等扩散模型 (Diffusion models) 席卷图像生成领域以来，文本到图像的生成技术取得了长足进步。但它们往往只能根据精确的文字或图片提示作图，缺乏真正读懂图像与文本、在多模 态上下文中推理并创作的能力。能否让模型像人类一样真正读懂图像与文本、完成多模态推理与创作，一直是学术界和工业界关注的热门问题。
在AI游戏这片充满未知的领域，诸多作品虽怀揣变革的野心，却常因技术瓶颈或创意不足，难以真正触及玩家内心对沉浸式体验的渴望。
想象一下，你在加拿大的森林里迷路5小时，手机电量只剩3%，Google Maps失灵，信号微弱。但ChatGPT靠实时坐标救了场，堪称AI导航的教科书，快来围观。
